化学分子性质预测数据集ChemicalMoleculePropertyPredictionDataset-ntt1235689
数据来源：互联网公开数据
标签：分子结构, 药物研发, 机器学习, 预测模型, 化学信息学, 结构-活性关系, 数据挖掘, 文本分析
数据概述：
该数据集包含多个子数据集，记录了不同化学分子的结构信息及其对应的性质或活性值。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但包含多种化学分子的结构及性质信息，具有广泛的适用性。
数据维度：数据集包含了多个子集，每个子集关注不同的分子性质或生物活性，例如：
HIVcsv：HIV 病毒抑制活性
esolcsv：水溶性预测
sidercsv：药物不良反应
Lipophilicitycsv：脂溶性
freesolvcsv：水合自由能
BBBPcsv：血脑屏障渗透性
clintoxcsv：药物毒性和临床毒性
qm7csv：量子化学性质
bacecsv：BACE 酶抑制活性
数据格式：CSV格式，每个子数据集包含“smiles”（SMILES字符串，表示分子的结构）和“target”或“y”（表示性质或活性值）字段。
来源信息：数据来源于化学信息学和药物研发领域的公开数据集，经过标准化处理，便于模型训练和分析。
该数据集适合用于药物发现、分子性质预测、生物活性预测等研究领域，以及构建分子结构与性质之间的预测模型。
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，如药物筛选、活性预测、结构-活性关系分析等。
行业应用：为制药公司、生物技术公司和化学品公司提供数据支持，用于药物研发、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化合物筛选、优化和评估，辅助决策制定。
教育和培训：作为化学信息学、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解分子结构与性质之间的关系。
此数据集特别适合用于探索分子结构与生物活性之间的关系，构建预测模型，实现对药物性质的快速评估，加速药物研发进程。
