化合物亲脂性预测数据集CompoundLipophilicityPredictionDataset-tttrrraaahhh
数据来源：互联网公开数据
标签：亲脂性, 化学, 药物研发, 分子结构, SMILES, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型
数据概述：
该数据集包含化合物的亲脂性相关数据，用于预测化合物的亲脂性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了多种化合物结构。
数据维度：数据集包含两个主要字段：CMPD_CHEMBLID (化合物的Chembl ID) 和exp-smiles (实验测定的亲脂性值和SMILES字符串)。
数据格式：CSV格式，文件名为Lipophilicity.csv，便于数据分析和处理。数据已进行结构化处理，方便用于机器学习模型训练。
数据来源于化学数据库和相关研究，已进行结构化处理。该数据集适合用于药物化学、计算化学和机器学习等领域的研究。
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：适用于药物化学、分子设计领域的学术研究，例如预测化合物的吸收、分布、代谢和排泄（ADME）性质，以及探索结构与活性的关系。
行业应用：为药物研发企业提供数据支持，尤其在先导化合物的筛选和优化方面。
决策支持：支持药物研发过程中的化合物选择和优化决策，加速新药研发进程。
教育和培训：作为化学、药物化学、生物信息学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解化合物的性质和预测模型。
此数据集特别适合用于建立和评估亲脂性预测模型，从而加速药物研发过程，提高药物筛选效率。
