药物活性预测数据集DrugActivityPredictionDataset-tariqcp
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 活性预测, 机器学习, 量化结构-活性关系, QSAR, 分子性质, 生物化学, 数据分析
数据概述：
该数据集包含药物分子的结构与活性数据，记录了药物分子在不同生物学实验中的活性表现，以及相关的分子描述符。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于药物化学研究，未限定具体地理范围，但普遍适用于药物研发领域。
数据维度：数据集包括多个反映药物分子结构和性质的变量，以及药物的活性（Outcome），具体变量包括NEG_01_NEG等实验指标，WBN_GC_L_0.25等描述符，以及XLogP、PSA等分子性质参数。
数据格式：CSV格式，包含训练集（AID362red_train.csv）和测试集（AID362red_test.csv），方便进行模型训练与评估。
来源信息：数据来源于药物化学研究，用于研究药物分子的结构与生物活性之间的关系，可用于QSAR模型的建立。
该数据集适合用于药物活性预测、药物筛选、以及探索药物分子结构与活性之间的关系。
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：适用于药物化学、生物化学、药理学等领域的学术研究，如QSAR模型的构建、药物分子设计、活性预测等。
行业应用：为药物研发行业提供数据支持，尤其是在药物筛选、先导化合物优化、药物安全性评估等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，加速新药的发现与优化进程。
教育和培训：作为药物化学、药理学、生物信息学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物活性预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索药物分子结构与生物活性之间的定量关系，帮助用户构建预测模型、优化药物分子设计，并加速药物研发进程。
