分子结构预测SMILES数据集MolecularStructurePredictionSMILESDataset-cungreat2k1
数据来源：互联网公开数据
标签：分子结构, SMILES, 预测, 化学信息学, 机器学习, 数据集, 结构预测, 分子建模
数据概述：
该数据集包含用于分子结构预测的SMILES字符串数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态分子结构描述数据集使用。
地理范围：数据覆盖范围不限，SMILES字符串代表通用的化学分子结构。
数据维度：包括SMILES字符串，用于表示分子的化学结构。此外，还包括对应的numpy文件（fp_lotus.npy, fp_test.npy），可能包含分子指纹或其他用于预测的特征表示。
数据格式：包括CSV格式的predict1.csv文件，其中包含SMILES字符串；以及.npy格式的numpy文件，用于存储分子指纹或特征。数据易于用于化学信息学相关的数据分析和机器学习模型构建。
来源信息：数据来源未明确，但SMILES字符串是化学领域广泛使用的分子表示方法。该数据集经过整理，适用于分子结构预测任务。
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：适用于化学信息学、药物设计、材料科学等领域的研究，例如分子性质预测、虚拟筛选、结构-活性关系（SAR）分析等。
行业应用：为制药、化工等行业提供数据支持，尤其在药物研发、材料设计等领域，可用于构建预测模型，加速研发进程。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如优化分子设计、预测分子性质等。
教育和培训：作为化学、药学、生物信息学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分子结构与性质之间的关系。
此数据集特别适合用于探索SMILES字符串与分子性质之间的关系，以及构建基于SMILES的分子性质预测模型，从而实现药物设计、材料优化等目标。
