分子性质预测Mordred特征数据集_Molecular_Property_Prediction_Mordred_Features
数据来源：互联网公开数据
标签：分子性质, 化学信息学, 机器学习, 分子描述符, Mordred, 数据分析, 预测模型, QSAR
数据概述：
该数据集包含使用Mordred软件计算得到的分子描述符特征，用于预测分子的各种性质。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。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于各种分子性质预测任务。
数据维度：数据集包括由Mordred计算生成的多种分子描述符，这些描述符涵盖分子的几何、拓扑、电子等多个方面，用于构建预测模型。
数据格式：CSV格式，文件名为Mordred-Features.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：Mordred特征由Mordred软件计算得出，该软件广泛应用于化学信息学领域。该数据集适用于分子性质预测、QSAR/QSPR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、材料科学等领域的研究，如分子性质预测、结构-活性关系（SAR）研究等。
行业应用：可以为药物研发、材料设计等行业提供数据支持，特别是在化合物筛选、性质预测等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的候选药物筛选，以及新材料的性能预测和优化。
教育和培训：作为化学信息学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解分子描述符的计算和应用。
此数据集特别适合用于探索分子结构与性质之间的关系，以及构建和优化预测模型，从而加速新药研发和材料设计。
