分子性质预测数据集OGBG-MolBACE-dataup1

分子性质预测数据集OGBG-MolBACE-dataup1 数据来源：互联网公开数据 标签：分子,化学,图神经网络,机器学习,药物发现,生物活性,二元分类,分子性质,Open Graph Benchmark

数据概述： OGBG-MolBACE是一个用于分子性质预测的图数据集，属于Open Graph Benchmark (OGB) 项目的一部分。该数据集包含一系列分子，每个分子被表示为一个图，其中节点代表原子，边代表化学键。节点特征包含原子的原子序数、手性等信息，以及其他原子属性，如形式电荷和是否在环中。数据集的目标是预测分子的生物活性，例如，分子是否抑制HIV病毒复制。

数据用途概述： 该数据集主要用于训练和评估图神经网络（GNN）模型，以预测分子的生物活性。它可用于药物发现、材料科学等领域的研究，例如，通过预测分子的性质来加速药物筛选过程。此外，OGBG-MolBACE数据集也可用于测试和比较不同的GNN架构和训练策略，以及研究图神经网络在分子性质预测任务中的泛化能力。