药物活性预测实验数据集DrugActivityPredictionExperimentDataset-shivanandmn
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 细胞实验, 靶向治疗, 基因表达, 机器学习, 多分类, 生物信息学, 药物筛选
数据概述：
该数据集包含来自药物研发实验的数据，记录了不同药物对细胞的生物学影响，主要用于预测药物的活性和作用机制。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，推测为实验周期内的数据。
地理范围：数据来源于实验室细胞实验，未限定地理范围。
数据维度：数据集包括药物处理后的细胞特征数据（如基因表达水平），以及对应的药物活性标签。关键字段包括：
cp_type: 药物处理类型 (对照组或药物处理组)。
cp_time: 药物处理时间。
cp_dose: 药物剂量。
g-0 至 g-771: 基因表达水平的测量值（共772个基因）。
其他字段：包括药物靶标和药物作用相关的多分类标签。
数据格式：数据集主要以CSV和pickle (pkl) 格式提供，CSV文件便于数据分析，pkl文件可能包含预处理或编码后的数据。
来源信息：数据来源于药物研发相关的实验，已进行标准化处理。
该数据集适合用于药物活性预测、药物靶标识别、细胞反应分析等研究，也适用于机器学习模型的训练和验证。
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，如药物作用机制分析、药物组合优化、药物毒性预测等。
行业应用：为制药公司和生物技术企业提供数据支持，特别是在药物筛选、先导化合物发现、个性化医疗等领域。
决策支持：支持药物研发过程中的实验设计、结果评估和临床前研究决策。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习和药物研发相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解药物作用机制和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索药物对细胞的影响规律，预测药物的活性，以及优化药物研发流程，帮助用户实现药物研发效率的提升和新药的发现。
