雄激素受体结合分子分类QSAR数据集

雄激素受体结合分子分类QSAR数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：QSAR,雄激素受体,机器学习,分子指纹,化学信息学,毒性预测,分类模型 数据概述： 本数据集用于开发分类QSAR模型，以区分结合雄激素受体的分子（199个）和非结合分子（1488个），通过不同的机器学习方法实现。数据集由米兰化学计量学和QSAR研究小组（米兰大学比可卡校区，意大利）基于美国环境保护局国家计算毒理学中心提供的化学物质数据集计算得出。数据集包含1024个二进制分子指纹和1个实验类别标签，实验类别分为正面（结合分子）和负面（非结合分子）。 数据用途概述： 该数据集适用于QSAR模型开发、化学信息学研究、分子分类、雄激素受体结合预测等多个场景。研究人员可以利用此数据集构建机器学习模型，提高对雄激素受体结合分子的识别能力；药物研发机构可以借助数据集优化药物设计；环境保护机构可以利用数据评估化学品对雄激素受体的影响。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者了解QSAR模型的构建和应用。