药物活性预测多靶点筛选数据集DrugActivityPredictionMulti-targetScreeningDataset-felix613
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 靶点预测, 机器学习, 生物活性, 药理学, 多标签分类, 药物筛选, 结构活性关系
数据概述：
该数据集包含药物化合物的活性预测信息，记录了化合物与多种生物靶标之间的相互作用。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：数据来源于药物研发领域，不限定具体地理范围。
数据维度：包括药物化合物标识符（sig_id）和多个靶标的活性预测结果，靶标涵盖5-alpha_reductase_inhibitor, 11-beta-hsd1_inhibitor, acat_inhibitor等多种药物靶点。
数据格式：CSV格式，文件名为submissionV2.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：该数据集来源于药物研发领域，用于预测药物化合物对不同靶点的活性。该数据集适合用于药物发现和靶点预测的研究。
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、药理学研究，以及结构活性关系（SAR）分析。
行业应用：可以为药物研发公司、生物技术公司提供数据支持，特别是在药物筛选、先导化合物发现等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的靶点选择、化合物优化和临床前研究。
教育和培训：作为药物研发、生物信息学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解药物作用机制和预测模型。
此数据集特别适合用于探索药物化合物与多个靶点的相互作用，帮助用户进行药物筛选、优化药物设计。
