药物-蛋白质结合指纹数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：药物分子,蛋白质结合,SMILES,指纹表示,机器学习,数据分离,化合物筛选,生物信息学
数据概述：
本数据集基于SMILES序列生成摩根指纹，用于描述药物分子与蛋白质的结合特性。数据集分为训练集和测试集两部分，其中测试集包含1,674,896行数据，训练集则专门分离了binds=1（表示结合）的样本。数据集通过“摩根指纹从SMILES”方法生成，为药物分子与蛋白质结合的研究提供了标准化的特征表示。
数据用途概述：
该数据集适用于药物筛选、结合模式研究以及机器学习模型训练等场景。研究人员可利用此数据集分析药物分子与蛋白质的结合规律，优化药物设计；测试集可用于验证模型的泛化性能，而训练集则为模型提供高质量的结合样本。此外，数据集还可用于探索结合机制，支持药物研发中的靶点预测和活性分析。
