药物渗透性预测BBBP数据集DrugPermeabilityPredictionBBBPDataset-joeyvcf
数据来源：互联网公开数据
标签：药物渗透性, 分子结构, 机器学习, 药理学, 生物利用度, 结构-活性关系, 数据建模, 化学信息学
数据概述：
该数据集包含来自BBBP (Blood-Brain Barrier Penetration)项目的数据，记录了药物分子的结构信息及其渗透血脑屏障的能力。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，用于预测药物的渗透性。
地理范围：数据来源于BBBP项目，涵盖不同类型的药物分子，不限定地理范围。
数据维度：数据集包含“num”（药物编号），“p_np”（渗透性标签，1表示能渗透，0表示不能渗透），以及“smiles”（SMILES字符串，表示药物分子的化学结构）。
数据格式：CSV格式，文件名为BBBP.csv，便于进行化学结构分析和机器学习建模。数据已进行标准化，方便直接用于模型训练。
该数据集特别适合用于药物渗透性预测、分子结构与生物活性关系的研究。
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：适用于药理学、化学信息学等领域的学术研究，如预测药物渗透性、研究分子结构与渗透性之间的关系。
行业应用：为药物研发行业提供数据支持，尤其是在药物筛选、先导化合物优化等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的决策，例如选择具有良好血脑屏障渗透性的候选药物。
教育和培训：作为药理学、化学信息学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生理解药物性质和预测模型。
此数据集特别适合用于探索药物分子结构与渗透血脑屏障能力之间的定量关系，从而帮助研究人员开发更有效的药物。
