甜味剂与苦味剂分子结构及味觉感知数据集SweetenersandBitternessTastePerceptionDataset-sakshiranjan
数据来源：互联网公开数据
标签：味觉感知，分子结构，甜味剂，苦味剂，化学信息学，机器学习，文本分析，数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自公开研究的甜味剂和苦味剂的分子结构信息和味觉感知数据，用于研究不同化合物的味觉特性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据主要来源于化学和生物化学研究，未限定具体地理位置。
数据维度：数据集包含以下字段：
Taste（味觉）：描述化合物的味觉感受，包括甜味、苦味等。
Reference（参考文献）：提供化合物相关研究的参考文献。
SMILES（简化分子线性输入规范）：化合物的简化分子结构表示。
Canonical SMILES（规范化SMILES）：化合物的规范化分子结构表示。
Bitter（苦味）：指示化合物是否具有苦味（true/false）。
Label（标签）：数值标签，0代表非苦味，1代表苦味（或其他分类）。
数据格式：CSV格式，包含training_data_bitter.csv, training_data_sweet.csv, testing_data_bitter.csv, testing_data_sweet.csv四个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于化学和味觉感知相关研究，已进行结构化处理。
该数据集适合用于味觉感知机制研究、分子结构与味觉关系的建模，以及化合物性质预测等。
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、生物化学、食品科学等领域的学术研究，如味觉受体与分子结构的相互作用研究，以及不同化合物味觉特性的预测。
行业应用：可以为食品、饮料、医药等行业提供数据支持，特别是在新型甜味剂、苦味剂的研发和口味设计方面。
决策支持：支持相关行业的配方优化、产品创新和质量控制。
教育和培训：作为化学信息学、计算化学、生物信息学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分子结构与味觉之间的关系。
此数据集特别适合用于探索分子结构与味觉感知之间的内在联系，帮助用户实现化合物味觉的预测、优化产品配方以及促进新化合物的发现。
