化学分子生物活性分类数据集ChemicalMolecularBioactivityClassificationDataset-qucanhbi
数据来源：互联网公开数据
标签：化学，分子，生物活性，分类，ECFP6，SMILES，机器学习，药物发现
数据概述：
该数据集包含来自化学数据库的分子结构和生物活性分类信息，旨在用于预测分子的生物活性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但通常来源于全球范围内的化学研究。
数据维度：包括两个主要字段：SMILES（Simplified Molecular Input Line Entry System，简化分子线性输入规范）字符串，用于描述分子的化学结构；Classification（分类标签），表示分子的生物活性类别（通常为二分类，如活性/非活性）。
数据格式：CSV格式，文件名为bi_ECFP6csv，便于化学结构处理与建模分析。数据已进行预处理，提供了结构化的分子信息和对应的生物活性标签。
该数据集适合用于生物活性预测、药物发现、分子设计等研究。
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：适用于药物化学、计算化学、机器学习等领域的学术研究，例如，基于分子结构的生物活性预测、药物筛选、结构-活性关系（SAR）分析等。
行业应用：为制药公司、生物技术公司提供数据支持，用于药物研发流程中的虚拟筛选、先导化合物优化、毒性预测等。
决策支持：支持药物研发过程中的早期决策，加速药物发现进程，降低研发成本。
教育和培训：作为化学信息学、机器学习、药物设计等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解分子结构与生物活性的关系，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索分子结构与生物活性之间的内在联系，帮助用户开发有效的药物筛选模型，加速新药的研发进程。
