药物活性预测多分类数据集DrugActivityPredictionMulti-classificationDataset-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 靶点预测, 生物活性, 多分类, 机器学习, 药物筛选, 深度学习, 药物基因组学
数据概述：
该数据集包含用于药物活性预测的多模态数据，主要包括药物化合物的结构信息和对应的生物活性标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但基于药物研发的通用性，该数据集具有全球适用性。
数据维度：数据集包含药物的“sig_id”（药物化合物的唯一标识）以及一系列生物活性标签，这些标签代表药物在特定靶点或生物通路上的活性，每个标签对应一种生物活性，如“5-alpha_reductase_inhibitor”、“11-beta-hsd1_inhibitor”等，总共包含超过100个生物活性标签。此外，还包括了用于模型训练的.pth文件，这些文件可能包含了预训练模型或模型权重。
数据格式：数据集以多种格式提供，包括.csv、.pth和.pkl。其中，.csv文件（如submission_tawara_thrnn_drug_seed_cv.csv）包含结构化的药物ID和生物活性标签；.pth文件很可能包含了深度学习模型的参数，用于药物活性的预测。
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、生物信息学和机器学习交叉领域的学术研究，如药物靶点预测、药物重定向、药物组合优化等。
行业应用：为制药企业、生物技术公司和药物研发机构提供数据支持，尤其适用于药物筛选、药物虚拟筛选、药物毒性预测等。
决策支持：支持药物研发流程中的早期决策，加速药物研发进程，降低研发成本。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习和药物研发相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用机器学习技术于药物研发领域。
此数据集特别适合用于探索药物结构与生物活性之间的复杂关系，构建药物活性预测模型，实现对药物潜在活性的快速评估和预测。
