药物分子预测与障碍物数据集DDGPredictorwithBarrierDataset-davideaguglia
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发，分子预测，数据集，化学信息学，机器学习，生物信息，药物筛选，计算化学
数据概述： 该数据集包含来自药物分子动力学模拟和计算化学研究的数据，记录了药物分子与靶点结合后的结合能（DDG）预测结果及相关障碍物信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的药物研发机构和研究团队，主要涉及学术界和制药企业的合作研究。
数据维度：数据集包括分子结构、结合能预测值、障碍物参数、靶点信息、实验验证数据等变量。还包括分子描述符、能量参数、结合模式等详细信息。
数据格式：数据提供为SDF和CSV格式，便于化学信息学和数据分析。
来源信息：数据来源于DDG预测模型的公开研究数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于药物分子筛选、计算化学及机器学习等领域，特别是在药物设计、结合能预测及障碍物分析等任务中具有重要应用价值。
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：适用于药物分子动力学、结合能预测及障碍物分析等学术研究，如药物分子与靶点的相互作用研究、结合能优化等。
行业应用：可以为制药行业提供数据支持，特别是在药物筛选、分子设计及药物优化方面。
决策支持：支持药物研发过程中的分子选择和优化，帮助研究人员制定更科学的药物设计策略。
教育和培训：作为化学信息学、生物信息学及药物研发课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物分子预测及障碍物分析技术。
此数据集特别适合用于探索药物分子与靶点的结合规律与趋势，帮助用户实现准确的结合能预测和障碍物分析，促进药物研发的效率和成功率。
