分子活性预测SMILES数据集MolecularActivityPredictionSMILESDataset-clarkziyuanwang
数据来源：互联网公开数据
标签：SMILES, 分子活性, 机器学习, 药物研发, 化学信息学, 文本数据, 模型训练, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于分子活性预测的SMILES字符串数据，记录了分子的结构信息及其对应的活性指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态分子结构数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，通常来源于药物研发或化学研究领域。
数据维度：数据集包括“INDEX”（分子索引）、“SMILES”（Simplified Molecular Input Line Entry System，简化分子线性输入规范）以及“ACTIVE”（活性标签，仅在训练集中出现）三个字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含test_smiles.csv（测试集）和training_smiles.csv（训练集）两个文件，以及一个pkl文件（模型文件）。
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：适用于药物研发、化学信息学领域的学术研究，如分子性质预测、药物筛选、结构-活性关系研究等。
行业应用：为药物研发公司、生物技术公司提供数据支持，尤其适用于构建和验证分子活性预测模型。
决策支持：支持药物研发过程中的先导化合物筛选、优化和预测，加速新药开发进程。
教育和培训：作为化学信息学、机器学习、数据科学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用SMILES编码，构建分子预测模型。
此数据集特别适合用于探索分子结构与活性的关系，构建预测模型，并进行药物筛选和优化，从而加速药物研发进程。
