药物分子性质预测训练数据集DrugMoleculePropertyPredictionTrainingDataset-andronhl
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 分子结构, SMILES, 机器学习, 药物筛选, 化学信息学, 分子性质预测, 数据建模
数据概述：
该数据集包含药物分子的结构信息和相关属性，用于药物分子性质的预测和分析。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：数据来源不限，涵盖了多种药物分子结构。
数据维度：数据集包含以下关键字段：id（分子标识符）, smiles（分子的SMILES字符串表示），refs（分子对应的参考信息）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_t5_df.csv，便于结构化数据的处理和分析。
来源信息：数据集来源于药物研发相关的公开数据库或文献，已进行结构化处理。
该数据集适合用于药物分子性质预测、药物筛选和虚拟筛选等研究。
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：适用于药物化学、化学信息学、计算化学等领域的研究，例如分子性质预测模型的构建和评估。
行业应用：为药物研发企业提供数据支持，用于药物分子的筛选、优化和设计。
决策支持：支持药物研发过程中的关键决策，如候选药物的选择和优化。
教育和培训：作为化学、药学等相关专业的教学和科研辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物分子结构与性质之间的关系。
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关系，帮助用户构建预测模型，加速药物研发进程。
