药物化学性质预测数据集DrugChemicalPropertyPrediction-bossam
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 化学性质预测, SMILES, 机器学习, 分子结构, 药理学, 数据建模, 结构-活性关系
数据概述：
该数据集包含药物分子的结构信息和化学性质数据，主要用于预测药物分子的理化性质。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球药物研发相关的研究。
数据维度：包括药物分子的ID（id）、SMILES字符串（SMILES，简化分子线性输入规范）、AlogP（预测的logP值）、分子量（Molecular_Weight）、氢键受体数量（Num_H_Acceptors）、氢键供体数量（Num_H_Donors）、可旋转键数量（Num_RotatableBonds）、LogD（pH值依赖的分配系数）和分子极性表面积（Molecular_PolarSurfaceArea）等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv以及sample_submission.csv三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于药物化学领域，已进行标准化处理。
该数据集适合用于药物性质预测、结构-活性关系研究、分子设计以及机器学习模型的开发与评估。
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、药理学等领域的研究，例如预测药物的溶解性、吸收性、代谢稳定性等。
行业应用：为药物研发行业提供数据支持，特别是在先导化合物的筛选、药物分子优化、药物设计等方面。
决策支持：支持药物研发过程中关键性质的预测，辅助药物设计和筛选决策。
教育和培训：作为化学信息学、药物设计、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物分子性质。
此数据集特别适合用于探索分子结构与药物化学性质之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化药物设计流程，加速药物研发进程。
