药物活性预测实验数据集DrugActivityPredictionExperimentDataset-sepidehfo1
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 机器学习, 生物信息学, 靶点预测, 细胞实验, 药物筛选, 多分类, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自药物研发实验的数据，记录了化合物对细胞的生物学活性反应。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态实验数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，代表了药物研发领域常见的细胞实验数据。
数据维度：
train_features.csv：包含实验中使用的化合物的特征信息，如分子结构等。
train_targets_scored.csv：包含化合物对特定靶点的得分，用于评估药物的活性。
train_targets_nonscored.csv：包含化合物对特定靶点的非评分结果，用于辅助分析。
train_drug.csv：包含化合物的ID与其对应的药物信息。
test_features.csv：包含用于预测的化合物的特征信息。
sample_submission.csv：提交预测结果的示例文件。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型构建。数据已进行初步处理，可直接用于建模。
该数据集适合用于药物活性预测、靶点识别、药物筛选等研究，并可应用于数据建模和机器学习任务。
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学术研究，如预测药物对不同靶点的活性、研究药物作用机制等。
行业应用：为制药企业和生物技术公司提供数据支持，尤其是在药物筛选、先导化合物发现、药效预测等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，如优化化合物筛选策略、评估药物的潜在疗效等。
教育和培训：作为生物信息学、药物研发、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员熟悉药物研发流程，掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索药物结构与生物活性之间的关系，构建预测模型，加速药物研发过程，并实现对药物作用的深入理解。
