药物活性预测化合物数据集CompoundActivityPrediction-xky456
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 机器学习, 靶标预测, 生物活性, 药理学, 化合物筛选, 数据挖掘, 结构-活性关系
数据概述：
该数据集包含化合物的生物活性数据，记录了不同化合物对多种靶标的抑制或激动作用。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态化合物活性数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，为通用化合物活性信息。
数据维度：数据集包括化合物标识符（sig_id）以及多个生物活性指标，涵盖了对5-alpha_reductase_inhibitor、11-beta-hsd1_inhibitor、fatty_acid_receptor_agonist、tubulin_inhibitor、angiotensin_receptor_antagonist、imidazoline_receptor_agonist、atp_synthase_inhibitor、cholesterol_inhibitor、flt3_inhibitor、acetylcholine_receptor_agonist、egfr_inhibitor、potassium_channel_antagonist、diuretic、casein_kinase_inhibitor、atp-sensitive_potassium_channel_antagonist、sphingosine_receptor_agonist、progesterone_receptor_agonist、opioid_receptor_antagonist、ampk_activator、bacterial_antifolate、mdm_inhibitor、hcv_inhibitor、gsk_inhibitor、acat_inhibitor、glutamate_receptor_agonist、gamma_secretase_inhibitor、farnesyltransferase_inhibitor、histamine_receptor_agonist、monoacylglycerol_lipase_inhibitor、hdac_inhibitor、tyrosine_kinase_inhibitor、ikk_inhibitor、topoisomerase_inhibitor等靶标的活性测量结果。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和建模。数据经过了预处理，可直接用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于药物发现、靶标预测和生物活性分析。
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、生物信息学等领域的研究，如化合物筛选、结构-活性关系研究、药物靶标预测等。
行业应用：为制药企业提供数据支持，尤其适用于药物研发流程中的先导化合物发现、活性预测、药物筛选等环节。
决策支持：支持药物研发项目的决策，优化研发策略，提高研发效率。
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深入理解药物作用机制。
此数据集特别适合用于探索化合物结构与生物活性之间的关系，帮助用户构建预测模型，加速药物研发进程。
