分子数据集MolecularDataFinalDataset-mithilesh16
数据来源：互联网公开数据
标签：分子数据，化学研究，数据集，机器学习，药物发现，生物化学，分子建模，分子结构
数据概述：该数据集包含来自多种来源的分子数据，记录了不同分子的结构和性质信息，适用于药物发现，分子建模等研究任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的化学研究机构和药物研发公司。
数据维度：数据集包括分子的化学结构，分子量，电荷，氢键供体和受体数目，极性表面积，分子指纹等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个公开化学数据库和学术研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于化学研究，药物发现及机器学习等领域，特别是在分子结构预测，化合物活性预测等技术任务中具有重要应用价值。
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：适用于化学结构预测，化合物活性预测等化学研究，如药物分子设计，新药筛选等。
行业应用：可以为制药公司和生物技术公司提供数据支持，特别是在新药研发和药物分子设计方面。
决策支持：支持药物分子的性能预测和优化，帮助相关领域制定更好的研发策略。
教育和培训：作为化学和生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结构和药物设计技术。
此数据集特别适合用于探索分子数据的结构与性质，帮助用户实现化合物活性预测，分子结构预测等目标，促进药物发现和分子建模技术的进步。
