药物活性预测化合物生物活性数据集_Compound_Bioactivity_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发，生物活性，化合物，机器学习，预测模型，药理学，靶点，高通量筛选
数据概述：
该数据集包含用于药物活性预测的化合物生物活性数据，主要用于构建和评估预测模型。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，但适用于全球药物研发和药理学研究。
数据维度：数据集包含两种主要类型的文件：
.pth文件：包含预训练模型或中间结果，文件名表明了不同的模型训练方式（ALL_TARGETS_FOLDx_.pth和SCORED_ONLY_FOLDx_.pth），其中x代表交叉验证的折数。
submission.csv：包含药物化合物的ID（sig_id）和针对多种生物靶点的预测活性概率，涉及多种药理学靶点，例如“5-alpha_reductase_inhibitor”、“11-beta-hsd1_inhibitor”等。
数据格式：数据以.pth和CSV格式提供，.pth文件用于存储模型参数或中间结果，submission.csv文件为CSV格式，方便数据分析和模型评估。
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、生物信息学和药理学研究，用于分析化合物与生物靶点的相互作用，以及开发新的药物预测模型。
行业应用：为制药公司和生物技术公司提供数据支持，用于药物筛选、靶点识别和临床前药物活性预测。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，包括化合物选择、实验设计和候选药物的优先级排序。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习和药物研发课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解药物活性预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估药物活性预测模型，探索化合物的生物活性与结构之间的关系，以及优化药物研发流程。
