药物分子性质预测数据集DrugMoleculePropertyPrediction-kvis21
数据来源:互联网公开数据
标签:药物化学, 分子性质, 机器学习, 药物研发, 结构-活性关系, SMILES, 药效预测, 数据分析
数据概述:
该数据集包含来自化学数据库的数据,记录了多种药物分子的结构信息及其相关性质。主要特征如下:
时间跨度:数据未标明具体时间,可视为静态数据集。
地理范围:数据为全球范围内的药物分子,未限定具体来源。
数据维度:包括“smiles”(分子结构,采用SMILES表示法)、“id”(分子标识符)以及一系列描述分子性质的指标,如“alogp”(分配系数)、“aromatic_rings”(芳香环数量)、“cx_logd”(pH依赖性分配系数)等。
数据格式:CSV格式,文件名为mol_feats.csv和filtred_train.csv,便于数据分析和建模。数据已进行预处理,包含多种分子描述符。
该数据集适合用于药物分子性质预测、结构-活性关系研究以及药物设计等相关研究。
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:适用于药物化学、计算化学、机器学习等领域的学术研究,如分子性质预测、药物筛选、虚拟筛选等。
行业应用:可以为药物研发企业提供数据支持,尤其是在早期药物发现、先导化合物优化、药物安全性评估等方面。
决策支持:支持药物研发过程中的分子设计决策,加速新药的研发进程。
教育和培训:作为药物化学、数据科学等课程的辅助材料,帮助学生和研究人员深入理解分子结构与性质之间的关系。
此数据集特别适合用于探索分子结构与生物活性之间的关联,帮助用户构建预测模型、优化药物分子设计,并加速药物研发过程。