药物活性化合物筛选与生物活性数据库DrugActivityCompoundScreeningandBioactivityDatabase-marcossantanauff
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 生物活性, 小分子化合物, 药理学, 结构活性关系, 机器学习, 靶点, ChEMBL数据库
数据概述：
该数据集包含来自ChEMBL数据库的药物活性化合物数据，记录了针对人源靶标的化合物的生物活性信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为ChEMBL数据库的静态数据快照。
地理范围：数据来源于全球范围内的药物研发与生物活性研究，针对人源靶标。
数据维度：包括“Molecule ChEMBL ID”（化合物标识符）、“Molecule Name”（化合物名称）、“Molecule Max Phase”（化合物最高临床试验阶段）、“Molecular Weight”（分子量）、“RO5 Violations”（违反Lipinski五规则的次数）、“AlogP”（预测的logP值）、“Smiles”（SMILES字符串，表示化合物结构）、“Standard Type”（活性类型）、“Standard Relation”（活性关系）、“Standard Value”（活性值）、“Standard Units”（活性单位）、“pChEMBL Value”（pChEMBL值）、“Assay ChEMBL ID”（实验标识符）、“Assay Description”（实验描述）、“Assay Organism”（实验物种）、“Target ChEMBL ID”（靶标标识符）、“Target Name”（靶标名称）等。
数据格式：CSV格式，文件名为chembl-human.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：ChEMBL数据库，一个公开的、高质量的药物化学数据库。
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：适用于药物发现、药理学、生物化学等领域的学术研究，如结构活性关系分析、药物靶标发现、化合物筛选等。
行业应用：可以为药物研发企业提供数据支持，特别是在先导化合物的发现、药物靶标验证、药物筛选等方面。
决策支持：支持药物研发项目的决策制定，如选择合适的化合物进行进一步研究、评估药物的生物活性等。
教育和培训：作为药学、生物学等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物作用机制和生物活性。
此数据集特别适合用于探索化合物结构与生物活性之间的关系，预测药物的药理性质，并加速药物研发过程。
