药物活性预测模型提交数据集DrugActivityPredictionModelSubmissionData-johnwaynee
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 机器学习, 生物活性, 预测模型, 药理学, 数据分析, 临床前研究, 药物筛选
数据概述：
该数据集包含用于药物活性预测模型评估的提交数据，记录了药物对多种生物靶标的潜在影响。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型评估的静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但所涉及的生物靶标和药物活性具有全球通用性。
数据维度：数据集包含一个名为"sig_id"的药物标识符，以及一系列代表药物对不同生物靶标（如5-alpha_reductase_inhibitor、11-beta-hsd1_inhibitor等）影响的预测值，共计多个指标。
数据格式：CSV格式，便于模型评估与结果分析。
来源信息：数据来源于公开的药物研发竞赛或项目，用于测试和验证药物活性预测模型的性能。
该数据集适用于药物活性预测、靶标识别、药物筛选和相关生物信息学研究。
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、生物信息学和机器学习交叉领域的学术研究，例如药物靶标相互作用分析、药物活性预测模型性能评估等。
行业应用：为制药企业和生物技术公司提供数据支持，尤其是在药物研发早期阶段的候选药物筛选、药效预测方面。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，例如优化药物设计、选择最具潜力的候选药物进行临床前研究。
教育和培训：作为药物研发、生物信息学和机器学习相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解药物活性预测模型。
此数据集特别适合用于评估和比较不同药物活性预测模型的性能，探索药物结构与生物活性的关系，并推动药物研发领域的创新。
