药物活性预测化合物数据集DrugActivityPredictionCompoundDataset-barcarum
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, 机器学习, 化学信息学, 药物筛选, 结构-活性关系, 靶向治疗
数据概述：
该数据集包含用于药物活性预测的化合物相关数据，记录了化合物与不同生物靶点的相互作用情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态化合物活性数据库。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球药物研发领域。
数据维度：数据集由多个CSV文件构成，包括：
p_train_features.csv：训练集特征数据，包含化合物的结构特征等。
p_train_targets.csv：训练集靶点数据，记录了化合物对多种生物靶点的活性，每个靶点对应一个或多个药物活性类别。
p_train_targets_nonscored.csv：训练集非评分靶点数据，包含未用于评估的靶点活性信息。
p_test_features.csv：测试集特征数据，用于评估模型的性能。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便进行数据分析和机器学习建模。数据经过预处理，适用于直接进行建模分析。
该数据集来源于药物研发领域，旨在促进药物发现和靶点预测的研究。
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、化学信息学和机器学习交叉领域的学术研究，如药物靶点预测、结构-活性关系分析、化合物筛选等。
行业应用：为制药企业和生物技术公司提供数据支持，可用于药物研发流程中的先导化合物发现、虚拟筛选、药物重定向等。
决策支持：支持药物研发项目的决策制定，加速药物开发进程，降低研发成本。
教育和培训：作为化学信息学、药物设计和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解药物作用机制和预测模型。
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，构建预测模型，从而加速新药的发现和开发，并优化药物筛选流程。
