药物活性预测提交结果数据集DrugActivityPredictionSubmissionResults-arun016
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发，生物活性，机器学习，预测模型，药理学，化合物，生物信息学，临床试验
数据概述：
该数据集包含药物活性预测模型的提交结果，记录了不同化合物在多种生物活性靶点上的预测得分。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间信息，可视为模型在特定时间点对化合物活性的预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，反映了药物研发领域内化合物的生物活性预测结果。
数据维度：数据集包含sig_id（化合物标识符）和一系列生物活性指标，如5-alpha_reductase_inhibitor、11-beta-hsd1_inhibitor等，涵盖了不同药物靶点和作用机制的预测结果。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型评估。数据来源于药物研发竞赛，用于评估预测模型的性能。
该数据集特别适用于评估药物活性预测模型的准确性，并为药物研发提供参考。
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研究，例如评估不同预测模型在不同药物靶点上的表现、分析化合物的生物活性特征等。
行业应用：为制药企业和生物技术公司提供数据支持，用于药物筛选、先导化合物发现和临床前研究。
决策支持：支持药物研发过程中的决策，例如优化化合物筛选策略、评估药物研发项目的可行性等。
教育和培训：作为药物研发、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解药物活性预测模型的构建和评估过程。
此数据集特别适合用于评估和改进药物活性预测模型，并促进药物研发领域的创新。
