药物生物活性预测化合物数据集DrugBioactivityPredictionCompounds-itsuki9180
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, 靶点预测, 化合物, 药物筛选, 药理学, 多标签分类
数据概述：
该数据集包含药物化合物对不同生物靶点的预测活性数据，记录了化合物与多种生物靶点相互作用的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态的化合物生物活性预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球范围内的药物研发与生物活性研究。
数据维度：数据集包含“sig_id”（化合物唯一标识符）和多个生物靶点相关的预测活性标签。每个标签代表化合物与特定靶点的相互作用，如“5-alpha_reductase_inhibitor”（5-α还原酶抑制剂）、“11-beta-hsd1_inhibitor”（11-β-HSD1抑制剂）等，总计超过100个。
数据格式：CSV格式，每个文件（如submission_000.csv）包含化合物的生物活性预测结果，便于进行多标签分类任务。
来源信息：数据来源于药物研发相关领域，已进行标准化处理。
该数据集适合用于药物研发、生物活性预测和机器学习模型训练。
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、药理学和生物信息学领域的学术研究，如化合物活性预测、靶点识别、药物筛选等。
行业应用：为制药公司和生物技术公司提供数据支持，特别是在新药研发、药物再利用和个性化医疗方面。
决策支持：支持药物研发过程中的先导化合物筛选、药效评估和临床前研究。
教育和培训：作为药物研发、机器学习和生物信息学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物作用机制和生物活性预测。
此数据集特别适合用于探索化合物与生物靶点之间的复杂关系，帮助用户实现药物活性预测模型的构建、优化药物筛选策略以及加速新药研发进程。
