药物化合物细胞活性预测数据集DrugCompoundCellActivityPredictionDataset-heitorbaldo
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 细胞实验, 机器学习, 药物筛选, 基因表达, 剂量反应, 高通量筛选, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自药物研发领域的细胞实验数据，记录了药物化合物对细胞活性的影响。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为实验的快照。
地理范围：数据未限定地理范围，通常来自药物研发实验室的细胞实验。
数据维度：数据集包括以下几个主要组成部分：
x_train_wv.csv 和 x_test_wv.csv：包含实验的输入特征，如化合物类型（cp_type）、给药时间（cp_time）、给药剂量（cp_dose）以及一系列基因表达水平（g-0 到 g-316，总计317个）。
y_train_wv.csv 和 y_test_wv.csv：包含实验的标签或目标变量，通常表示细胞活性或其他生物学指标。
数据格式：CSV格式，便于数据处理和模型构建。数据已进行预处理，包括特征工程和向量化处理（wv可能代表word vector或类似的向量化方法）。
来源信息：数据来源于药物研发相关的公开数据集，已进行标准化处理，方便用于机器学习模型的训练和测试。
该数据集适合用于药物筛选、细胞活性预测和药物靶点发现等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于药物研发领域的学术研究，如药物化合物的活性预测、剂量反应关系分析、基因表达与细胞活性的关联性研究。
行业应用：可以为制药企业和生物技术公司提供数据支持，特别是在药物筛选、先导化合物优化、药物副作用预测等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，例如优先选择哪些化合物进行后续实验、优化给药方案等。
教育和培训：作为药物研发、生物信息学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物作用机制，学习模型构建和预测。
此数据集特别适合用于探索药物化合物对细胞活性的影响规律，帮助用户实现药物筛选效率的提升、药物研发成本的降低和新药发现的加速。
