分子片段药物发现数据集BelkaFrag2LGBMMoleculeFragmentDrugDiscoveryDataset-mehrankazeminia
数据来源：互联网公开数据
标签：药物发现，分子片段，数据集，机器学习，生物信息学，化学信息学，深度学习，药物研发
数据概述： 该数据集包含来自Belka项目的分子片段数据，记录了用于药物发现的分子片段及其相关属性。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从2020年到2023年。
地理范围： 数据覆盖全球范围内的研究机构和制药公司。
数据维度： 数据集包括分子片段的化学结构，属性，生物活性数据，靶点信息以及相关的实验结果。还包括分子片段的分类标签和预测模型所需的特征变量。
数据格式： 数据提供为CSV和SMILES格式，确保便于化学信息学分析和机器学习模型的构建。
来源信息： 数据来源于Belka项目的公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于药物发现，生物信息学和化学信息学领域的研究和应用，特别是在分子片段筛选，药物设计及机器学习模型构建等技术任务中具有重要价值。
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： 适用于药物化学，生物信息学以及分子片段筛选等学术研究，如分子片段的活性预测，药物设计优化等。
行业应用： 可以为制药公司，生物技术企业提供数据支持，特别是在新药研发，分子片段库构建等方面。
决策支持： 支持药物研发过程中的分子片段选择，靶点识别及药物优化策略制定。
教育和培训： 作为化学信息学，药物化学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分子片段筛选，药物设计及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索分子片段的活性与结构关系，帮助用户实现高效的药物发现和分子片段筛选，为药物研发提供数据支持。
