药物活性预测提交结果数据集DrugActivityPredictionSubmissionResults-edchencc

数据来源：互联网公开数据

标签：药物研发, 机器学习, 活性预测, 生物信息学, 深度学习, 药物筛选, 靶点识别, 临床前研究

数据概述：该数据集包含药物活性预测的提交结果，用于评估和比较不同模型的预测性能。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，通常指代特定药物活性预测竞赛或项目的最终提交结果。地理范围：数据来源可能与特定药物研发项目或竞赛相关，未明确地理范围，但药物研发通常具有全球视野。数据维度：数据集的核心是药物对不同靶点的活性预测概率，包括“sig_id”（药物唯一标识符）和多种药物靶点及生物学通路相关的预测结果，如“5-alpha_reductase_inhibitor”、“11-beta-hsd1_inhibitor”等，总计包含上百个预测字段。数据格式：主要以CSV格式提供，文件名为"submission.csv"，便于数据分析和模型评估。此外，还包括多种模型训练过程中的中间结果，如PyTorch模型文件（.pt）、NumPy数组文件（.npy）和JSON配置文件（.json）。来源信息：数据来源于药物活性预测相关的竞赛或研究项目，旨在评估不同机器学习模型在药物研发中的应用效果。

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，如模型评估、预测性能比较、靶点识别、药物筛选等。行业应用：为制药企业和生物技术公司提供数据支持，尤其适用于药物研发流程中的早期阶段，如化合物筛选、活性预测、临床前研究等。决策支持：支持药物研发项目中的决策制定，例如评估候选药物的潜在疗效和安全性，优化药物设计和筛选策略。教育和培训：作为机器学习、生物信息学、药物研发等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物活性预测和模型评估。此数据集特别适合用于探索不同机器学习模型在药物活性预测任务中的表现，评估模型在不同靶点和生物学通路上的预测准确性，以及促进药物研发流程的优化。