分子毒性预测数据集

分子毒性预测数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：分子毒性,图神经网络,毒性预测,化学信息学,机器学习,数据科学
数据概述：
本数据集是OGB（Open Graph Benchmark）中的一个分子属性预测数据集，专注于分子毒性的预测任务。数据集包含多个分子样本，每个分子以图结构表示，其中节点代表原子，边代表化学键。每个节点和边都具有预处理后的特征表示，这些特征包含原子的化学性质、键的类型等信息。数据集旨在为研究人员和开发者提供一个标准化、高质量的基准数据集，用于开发和评估图神经网络模型在分子毒性预测任务中的性能。

数据用途概述：
该数据集适用于分子毒性预测、图机器学习模型开发、药物研发支持等多种场景。研究人员可以利用此数据集训练和评估图神经网络模型，探索分子结构与毒性之间的关系；制药企业可以基于此数据集优化化合物筛选流程，降低实验成本；教育机构可以将其用于教学和培训，帮助学生理解图机器学习在化学领域的应用。数据集的开放性和标准化特性使其成为图机器学习领域的重要基准资源。