分子描述符预测数据集MolecularDescriptorPredictionDataset-yeonseokcho
数据来源：互联网公开数据
标签：分子描述符, 化学信息学, 量子化学, 机器学习, 结构性质关系, 数据建模, QSAR, 分子结构
数据概述：
该数据集包含来自yeonseokcho-descriptors的数据，记录了分子的多种描述符信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态分子描述符数据集使用。
地理范围：数据不涉及地理位置，适用于化学分子性质研究。
数据维度：数据集包括多个分子描述符，例如logS（溶解度）、MaxEStateIndex、MinEStateIndex、MaxAbsEStateIndex、MinAbsEStateIndex、qed、MolWt（分子量）、HeavyAtomMolWt、ExactMolWt、NumValenceElectrons、NumRadicalElectrons、MaxPartialCharge、MinPartialCharge、MaxAbsPartialCharge、MinAbsPartialCharge、FpDensityMorgan1、FpDensityMorgan2、FpDensityMorgan3、BalabanJ、BertzCT、Chi0、Chi0n、Chi0v、Chi1、Chi1n、Chi1v、Chi2n、Chi2v、Chi3n、Chi3v、Chi4n、Chi4v、HallKierAlpha、Ipc、Kappa1、Kappa2、Kappa3、LabuteASA、PEOE_VSA1、PEOE_VSA10、PEOE_VSA11、PEOE_VSA12、PEOE_VSA13、PEOE_VSA14、PEOE_VSA2、PEOE_VSA3、PEOE_VSA4、PEOE_VSA5、PEOE_VSA6、PEOE_VSA7、PEOE_VSA8、PEOE_VSA9、SMR_VSA1、SMR_VSA10、SMR_VSA2、SMR_VSA3、SMR_VSA4、SMR_VSA5、SMR_VSA6、SMR_VSA7、SMR_VSA8、SMR_VSA9等。
数据格式：CSV格式，文件名为descriptors_with_logScsv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于分子性质预测、结构-活性关系（SAR）研究、定量构效关系（QSAR）模型构建等。
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：适用于化学信息学、药物设计等领域的学术研究，如预测溶解度、评估分子性质与生物活性之间的关系。
行业应用：为药物研发、材料科学等行业提供数据支持，特别是在化合物筛选、性质预测、虚拟筛选等方面。
决策支持：支持药物设计、材料设计中的分子优化和筛选，提升研发效率。
教育和培训：作为化学信息学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解分子描述符的概念和应用。
此数据集特别适合用于探索分子结构与性质之间的定量关系，帮助用户建立预测模型、优化分子设计。
