化合物分子描述符数据集CompoundMolecularDescriptorDataset-ganeshvarma6669
数据来源：互联网公开数据
标签：化学信息学, 分子描述符, 量化结构-性质关系, QSAR, 分子结构, 数据建模, 机器学习, 药物发现
数据概述：
该数据集包含化合物的分子描述符数据，记录了化合物的多种物理化学性质与结构特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间戳，可视为静态化合物性质数据集。
地理范围：数据涵盖了具有代表性的化合物分子描述符，不限定地理区域。
数据维度：数据集包含多个分子描述符，例如：MaxEStateIndex、MinEStateIndex、MolWt、MolLogP、TPSA等，共计188个特征，涵盖了分子的电性、几何结构、拓扑性质等。
数据格式：CSV格式，包含desc_train_I.csv和desc_test_I.csv两个文件，提供了训练集和测试集。
来源信息：数据来源于化学信息学领域，为研究化合物性质与结构关系的常用数据集，已进行标准化处理，方便后续分析。
该数据集适合用于QSAR模型构建、药物分子性质预测、化合物筛选等研究。
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、药物化学等领域的研究，如化合物性质预测、结构-活性关系研究、先导化合物优化等。
行业应用：可以为药物研发、材料科学等行业提供数据支持，特别是在药物筛选、毒性预测、材料设计等领域。
决策支持：支持药物研发过程中的化合物选择、结构优化和性质预测，辅助决策制定。
教育和培训：作为化学信息学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解化合物的分子结构与性质之间的关系。
此数据集特别适合用于探索化合物结构与性质之间的定量关系，帮助用户构建预测模型、优化分子设计、加速药物研发进程。
