分子性质预测数据集MolecularPropertyPredictionDataset-moalima
数据来源：互联网公开数据
标签：分子结构, 化学信息学, 机器学习, 药物研发, 分子模拟, 数据挖掘, 预测模型, 毒性评估
数据概述：
该数据集包含多个子数据集，涵盖了不同分子性质的实验数据和计算数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态分子性质数据集。
地理范围：数据来源广泛，涵盖了多种化学分子。
数据维度：数据集包括分子结构信息（如IUPAC命名和SMILES字符串）、实验测量值（如溶解度、毒性等）以及计算预测值。具体数据项包括：
FreeSolv数据集：包含分子溶解度的实验值和计算值。
ClinTox数据集：包含药物的临床毒性和FDA批准状态。
Delaney数据集：包含分子在水中的溶解度实验值。
BACE数据集：包含BACE酶抑制活性数据。
CEP数据集：包含分子结合亲和力的实验值。
数据格式：数据以CSV格式存储，方便数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于化学信息学领域，用于分子性质预测和药物研发等研究。
该数据集适合用于分子性质预测、药物筛选、毒性评估等研究，以及机器学习模型的训练和评估。
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、药物研发、材料科学等领域的学术研究，如分子溶解度预测、药物毒性预测、分子性质与结构关系研究等。
行业应用：可以为药物研发公司、化学品生产商等提供数据支持，特别是在药物筛选、毒性评估、材料设计等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的候选药物筛选、优化和安全性评估，以及新材料的研发。
教育和培训：作为化学信息学、机器学习、药物设计等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分子性质与结构的关系，以及预测模型构建。
此数据集特别适合用于探索分子结构与性质之间的关系，建立预测模型，从而加速药物研发和新材料的开发进程，并优化相关决策。
