Tox21药物毒性预测化学化合物数据集-2021

Tox21药物毒性预测化学化合物数据集-2021 数据来源：互联网公开数据 标签：Tox21,药物毒性,化学化合物,机器学习,预测,毒理学实验,数据集,科研,教育

数据概述： 本数据集包含12,060个训练样本和647个测试样本，每个样本代表一种化学化合物。数据集旨在用于预测药物的毒性，通过机器学习方法分析化学化合物的潜在毒性。每个样本有12个二元标签，分别表示12种不同毒理学实验的结果（活性/非活性）。需要注意的是，标签矩阵中包含大量缺失值（NAs）。原始数据源和Tox21挑战网站为：https://tripod.nih.gov/tox21/challenge/

数据用途概述： 该数据集适用于药物毒性预测研究、机器学习模型开发、毒理学实验结果分析、药物安全性评估等多种场景。研究人员可以利用此数据集训练和评估机器学习模型，以预测新化合物的毒性；教育机构可以将其用于教学和科研项目，帮助学生和研究人员理解药物毒性的评估方法；药物开发者和监管机构可以利用这些预测结果来优化药物设计，确保药物的安全性和有效性。