药物活性预测多标签分类数据集DrugActivityPredictionMulti-labelClassificationDataset-aakashveera
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 生物活性, 多标签分类, 机器学习, 靶点预测, 药物筛选, 深度学习, 药物效应
数据概述：
该数据集包含用于药物活性预测的多标签分类任务的数据，主要记录了药物对不同生物靶点的作用情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了多种药物及其生物活性信息，具有广泛的适用性。
数据维度：数据集的核心是药物的标识符 (sig_id) 以及一系列生物活性标签，每个标签代表药物对特定靶点的作用，包括激动剂、拮抗剂、抑制剂等多种作用类型。标签数量众多，覆盖了多种药物作用机制。
数据格式：以 CSV 格式提供，文件名为 submission.csv，包含药物ID和对应的多标签分类结果。此外，还包含多个.pth文件，这些文件可能包含预训练模型或中间结果。
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、生物信息学、机器学习等领域的研究，例如药物靶点预测、药物组合效应分析、药物作用机制研究等。
行业应用：为制药企业、生物技术公司提供数据支持，可用于药物筛选、药物设计、临床试验结果预测等。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，帮助优化药物研发策略，加速新药的发现与开发。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解多标签分类在药物研发中的应用。
此数据集特别适合用于探索药物结构与生物活性之间的关系，预测药物对不同靶点的作用，从而加速药物研发过程。
