药物活性预测小分子数据集DrugActivityPredictionSmallMoleculeDataset-tabiano
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 分子结构, 生物活性, 机器学习, 结构-活性关系, 化学信息学, 分子建模, 药物筛选
数据概述：
该数据集包含来自Tabiano-dacon-2项目的药物小分子化合物的结构与生物活性信息，主要用于预测药物的活性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理范围，但研究内容具有全球普适性。
数据维度：
train.csv 文件包含了多个关键字段：Molecule ChEMBL ID（分子ChEMBL ID）、Standard Type（活性类型）、Standard Relation（活性关系）、Standard Value（活性值）、Standard Units（活性单位）、pChEMBL Value（pChEMBL值）、Assay ChEMBL ID（试验ChEMBL ID）、Target ChEMBL ID（靶标ChEMBL ID）、Target（靶标名称）、Target Organism（靶标生物体）、Target Type（靶标类型）、Document ChEMBL ID（文献ChEMBL ID）、IC50_nM（IC50值，纳摩尔浓度）、pIC50（pIC50值）和Smiles（SMILES字符串，分子结构描述）。
test.csv 文件包含ID和Smiles字段，用于测试集。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Tabiano-dacon-2项目，经过结构化整理，方便用于药物活性预测任务。
该数据集适合用于药物研发、化学信息学和机器学习等领域。
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、分子生物学等领域的研究，如结构-活性关系（SAR）分析、药物靶标识别、药物分子优化等。
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、先导化合物优化和药物设计方面。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，如预测药物的生物活性，优化化合物的结构，提高研发效率。
教育和培训：作为化学信息学、药物设计和机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解药物研发流程。
此数据集特别适合用于探索化合物结构与生物活性之间的关系，预测药物的活性，加速药物研发过程，优化药物设计方案，提高药物研发的成功率。
