SMILES毒性预测数据集SMILESToxicityPredictionDataset-fanconic
数据来源：互联网公开数据
标签：化学分子，毒性预测，数据集，机器学习，药物化学，环境科学，健康安全，生物化学
数据概述：该数据集包含来自多个化学数据库的分子结构及其毒性信息，适用于化学分子的毒性预测，药物安全性评估等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的化学研究和数据库。
数据维度：数据集包括分子的SMILES表示，毒性分类（如非毒性，低毒性，高毒性）以及其他化学和生物信息指标。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个公开的化学数据库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于化学，药物化学，环境科学等领域的研究和应用，特别是在毒性预测，药物安全性评估，健康风险分析等技术任务中具有重要应用价值。
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：适用于化学分子毒性预测，药物安全性评估等研究，如毒性机制分析，风险评估等。
行业应用：可以为制药，化工，环境监测等行业提供数据支持，特别是在药物开发，化学品安全性评估等方面。
决策支持：支持化学分子的毒性评估和风险管理和策略优化。
教育和培训：作为化学，药物化学及生物化学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解毒性预测等相关技术。
此数据集特别适合用于探索化学分子毒性预测的规律与趋势，帮助用户实现毒性分类，风险评估等目标，促进化学分子安全性研究的进步。
