数据集概述
本数据集支持论文“Can graph similarity metrics be helpful for analogue identification as part of a read-across approach?”，包含7个文件，涉及化学物质的结构信息、毒理学数据及分类信息，用于评估图相似性指标在化学物质类似物识别中的应用价值。
文件详解
- 数据文件列表：
fhm_toxprints.xlsx（XLSX格式）：包含FHM相关化学物质的ToxPrint结构指纹数据llna_cleaned.csv（CSV格式）：包含DTXSID、CASRN、SMILES、反应化学域、LLNA等毒理学测试结果bfr_cleaned.csv（CSV格式）：包含DTXSID、SMILES、CASRN、首选名称、EU分类等化学物质信息bfr_toxprints.xlsx（XLSX格式）：包含BFR相关化学物质的ToxPrint结构指纹数据fhm_cleaned.csv（CSV格式）：FHM数据集的清洗后数据toxprints-2024-11-27T17_02_57.xlsx（XLSX格式）：2024年11月生成的ToxPrint结构指纹数据genetox_outcomes.csv（CSV格式）：遗传毒性测试结果数据
数据来源
论文“Hagan B, Shah I, Patlewicz G. Can graph similarity metrics be helpful for analogue identification as part of a read-across approach? 2025. Computational Toxicology”
适用场景
- 计算毒理学研究：评估图相似性指标在化学物质类似物识别中的应用
- 化学物质风险评估：利用结构相似性数据进行跨物质毒性预测
- 毒理学数据整合：整合多源毒理学测试结果进行数据分析
- 结构-活性关系研究：分析化学物质结构与毒性的关联
