药物活性预测化合物生物活性数据集DrugActivityPredictionCompoundBioactivityDataset-honihitak
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 生物活性, 机器学习, 靶点预测, 药物筛选, 药理学, 预测模型, 深度学习
数据概述：
该数据集包含化合物生物活性预测结果，用于评估化合物对多种生物靶点的潜在影响。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖范围未明确限定，但数据中包含多种生物活性相关的指标，适用于药物研发领域。
数据维度：数据集的核心内容包括“sig_id”（化合物标识符）以及多种生物活性指标的预测值，这些指标涵盖了对不同生物靶点的抑制或激活效果，如“5-alpha_reductase_inhibitor”、“11-beta-hsd1_inhibitor”等。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，提供了结构化的数据，便于进行统计分析和模型训练。此外，还包含了多个.pth文件，推测为预训练模型或模型权重文件，用于生物活性预测。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确说明，但可用于药物研发和生物活性预测的研究。
该数据集适合用于药物筛选、靶点预测和生物活性预测等研究。
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、药理学和生物信息学交叉领域的学术研究，如化合物活性预测、药物靶点识别、生物标志物发现等。
行业应用：为制药企业和生物技术公司提供数据支持，尤其适用于药物筛选、虚拟筛选、先导化合物优化等。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，加速药物发现进程，降低研发成本。
教育和培训：作为药理学、药物化学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解化合物生物活性。
此数据集特别适合用于构建和评估药物活性预测模型，探索化合物与生物靶点之间的复杂关系，帮助用户预测药物的潜在生物活性，从而加速新药研发的进程。
