分子结构活性预测数据集MolecularStructureActivityPrediction-noramohamed001
数据来源：互联网公开数据
标签：分子结构, 活性预测, 化学信息学, 机器学习, SMILES, 分子建模, 二分类, 药物研发
数据概述：
该数据集包含分子结构数据及其对应的活性类别标签，用于预测分子是否具有特定生物活性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态分子结构数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但分子结构代表了通用的化学结构，不限于特定地理区域。
数据维度：数据集包括“SMILES”（Simplified Molecular Input Line Entry System，简化分子线性输入规范）字符串，用于表示分子的化学结构，以及“Class”（分类标签），表示该分子是否具有活性（0代表无活性，1代表有活性）。
数据格式：CSV格式，文件名为datasetdilicsv，便于化学信息学分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源未明确，但SMILES表示是经过处理的分子结构数据。
该数据集适合用于研究分子结构与生物活性之间的关系，以及构建基于分子结构的活性预测模型。
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、化学信息学等领域的学术研究，如分子活性预测、药物筛选、结构-活性关系（SAR）分析等。
行业应用：可以为制药公司、生物技术公司提供数据支持，尤其在药物早期研发阶段的活性预测、虚拟筛选、先导化合物优化等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的化合物筛选与评估，加速新药的发现与开发进程。
教育和培训：作为化学、药学、生物信息学等相关专业的教学和科研辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分子结构与生物活性的关系，学习和实践机器学习在药物研发中的应用。
此数据集特别适合用于探索分子结构与生物活性之间的关联，帮助用户构建预测模型，从而加速药物研发流程，降低研发成本。
