药物活性预测多靶点化合物数据集Multi-targetCompoundActivityPrediction-cristianamitrache
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 靶点预测, 化合物, 生物活性, 机器学习, 药理学, 毒理学, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含药物活性预测的多靶点化合物数据，用于预测化合物对不同生物靶点的活性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确说明，但数据内容涉及广泛的药物靶点，具有全球适用性。
数据维度：数据集包含两个字段：“sig_id”（化合物的唯一标识符）和一系列生物活性指标，这些指标代表了化合物对不同靶点的作用，包括“5-alpha_reductase_inhibitor”、“11-beta-hsd1_inhibitor”等，涵盖了多种药物靶点类型。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于药物研发相关研究，用于预测化合物对不同生物靶点的活性。
该数据集适合用于药物研发、靶点预测和生物活性分析等领域。
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，如化合物活性预测、靶点识别、药物筛选等。
行业应用：可以为制药企业提供数据支持，特别是在药物发现、先导化合物优化、药效预测等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，如选择合适的候选药物、优化药物设计等。
教育和培训：作为药理学、药物化学、生物信息学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物作用机制。
此数据集特别适合用于探索化合物与不同靶点的相互作用，帮助用户实现药物活性预测、优化药物设计、加速药物研发进程等目标。
