分子结构与气味预测数据集MoleculeStructureandOdorPredictionDataset-naveenkumar00485
数据来源：互联网公开数据
标签：分子结构, 气味预测, 化学信息学, 机器学习, 特征工程, 分子建模, 结构-活性关系, 药物设计
数据概述：
该数据集包含来自化学研究的数据，记录了分子结构与对应气味感知之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确地域限制，涵盖了不同分子的结构与气味信息。
数据维度：数据集包括“ID”（分子ID）、“molecule”（分子名称或描述）、“conformation”（分子构象信息）以及114个特征变量（f1到f114），这些特征可能代表分子的物理化学性质、结构描述符或计算得到的指标。
数据格式：CSV格式，文件名为“musk_csv (1).csv”，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于相关化学研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于分子结构与气味预测的研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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、药物设计等领域的学术研究，如气味预测模型的构建、分子结构与气味关系的研究等。
行业应用：可以为香精香料行业、药物研发领域提供数据支持，特别是在气味设计、化合物筛选方面。
决策支持：支持相关领域研究人员进行分子设计、性质预测和虚拟筛选。
教育和培训：作为化学、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分子结构与气味感知之间的规律，帮助用户实现气味预测模型构建、优化分子设计等目标。
