药物分子性质预测数据集DrugMoleculePropertyPrediction-aashishshrestha11
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 分子结构, 机器学习, 蛋白结合, 小分子, 分子性质, 计算机辅助药物设计, 预测模型
数据概述：
该数据集包含药物分子结构信息及其相关性质，用于药物研发和预测模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源不限，涵盖了多种药物分子结构及其性质。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
id: 药物分子的唯一标识符；
protein_name: 蛋白质名称，指示药物分子的作用靶点；
MolLogP: 辛醇-水分配系数的对数值，反映药物分子的亲脂性；
MolWt: 分子量，以衡量药物分子的大小；
NumRotatableBonds: 可旋转键的数量，影响分子的柔性和构象；
molecule_smiles: 药物分子的SMILES表示，用于描述分子结构（仅在训练集中）；
binds: 药物分子与蛋白质的结合情况（仅在训练集中），用于二元分类，表示是否结合。
数据格式：CSV格式，包含train_smiles.csv和test_smiles.csv两个文件。 train_smiles.csv包含训练数据，test_smiles.csv包含测试数据。
该数据集适合用于药物分子性质预测、蛋白结合预测等研究。
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：适用于计算化学、药物化学、生物信息学等领域的学术研究，如分子性质预测、药物-靶标相互作用研究等。
行业应用：为药物研发、药物筛选提供数据支持，可用于构建预测模型，辅助先导化合物的发现和优化。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，如评估候选药物的性质，预测其与靶标蛋白的结合能力。
教育和培训：作为计算化学、机器学习、药物设计等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解药物分子性质，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索药物分子的结构与性质之间的关系，构建预测模型，加速药物研发进程，提高药物筛选效率。
