化学分子活性预测训练数据集ChemicalMoleculeActivityPredictionTrainingData-x2020gtj
数据来源：互联网公开数据
标签：分子结构, 化学活性, 机器学习, 预测模型, 数据挖掘, 药物研发, 化学信息学, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自化学数据库的分子结构与活性预测结果，记录了不同化学分子在特定实验条件下的活性值。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态分子活性数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖了多种化学分子的活性数据。
数据维度：数据集包括三个主要字段：
Id：分子的结构信息，以SMILES字符串形式表示。
assay id：与活性相关的实验编号。
Expected：分子的活性预测结果，数值为2，表明分子具有活性。
数据格式：CSV格式，文件名为mytrainingdatacsv，便于化学结构处理与机器学习建模。
来源信息：数据来源于化学研究领域，已进行结构化处理，方便用于模型训练。
该数据集适合用于药物发现、化学活性预测和分子性质研究等领域。
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，如分子活性预测模型的构建与优化、结构-活性关系（SAR）分析。
行业应用：可以为制药公司、生物技术公司提供数据支持，尤其在药物筛选、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选择、活性预测和实验设计，从而加速药物研发进程。
教育和培训：作为化学信息学、机器学习相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解分子结构与活性的关系。
此数据集特别适合用于探索化学分子结构与生物活性的内在联系，帮助用户构建预测模型，加速新药研发和材料设计过程。
