药物分子活性预测数据集DrugMolecularActivityPredictionDataset-doctorzy
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发，分子结构，活性预测，机器学习，定量构效关系，化合物，化学信息学，数据建模
数据概述：
该数据集包含药物分子结构与生物活性数据，用于预测药物分子的活性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源于药物研发领域，不限定地理范围。
数据维度：数据集包含以下主要数据项：SMILES（分子结构简式）、IC50_nM（半数抑制浓度）、pIC50（活性值）、nAcid（酸性基团数量）、ALogP（计算得到的logP值）以及其他描述分子结构的理化性质和结构特征的变量，如原子数、键数等。
数据格式：CSV格式，文件名为doctorzy-questiondcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于药物研发相关的公开数据库或文献，已进行标准化处理。
该数据集适合用于定量构效关系（QSAR）研究和药物活性预测等。
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、生物信息学等领域的学术研究，如药物分子活性预测、结构-活性关系分析。
行业应用：可以为药物研发企业提供数据支持，特别是在药物筛选、虚拟筛选、药物设计等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的早期决策，如化合物的筛选与优化。
教育和培训：作为化学信息学、药学等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物分子的结构与活性之间的关系。
此数据集特别适合用于探索药物分子结构与生物活性之间的定量关系，帮助用户实现对药物活性的预测和优化。
