药物分子活性预测数据集_Drug_Molecule_Activity_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 分子结构, 机器学习, 活性预测, 化学信息学, 分子模拟, 数据挖掘, SMILES
数据概述：
该数据集包含用于预测药物分子活性的结构化数据，主要用于药物研发领域的模型训练与评估。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：数据来源未明确，但所包含的分子结构信息具有普适性。
数据维度：数据集包含多个字段，主要包括：buildingblock1_smiles、buildingblock2_smiles、buildingblock3_smiles（代表分子构建块的SMILES字符串）、molecule_smiles（代表完整分子的SMILES字符串）、is_BRD4、is_HSA、is_sEH（测试集，指示分子是否与BRD4、HSA、sEH结合）以及binds_BRD4、binds_HSA、binds_sEH（训练集，指示分子是否与BRD4、HSA、sEH结合）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：filtered_sampled_dataset_test.csv（测试集）和filtered_sampled_dataset_train.csv（训练集），便于数据分析和模型构建。
该数据集适合用于药物分子的结构与活性关系研究，以及药物筛选和设计相关的数据建模任务。
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、药物化学和计算生物学等领域的研究，例如分子性质预测、药物靶标结合预测等。
行业应用：为药物研发公司和生物技术企业提供数据支持，用于药物筛选、先导化合物优化、虚拟筛选等。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，加速药物研发流程，降低研发成本。
教育和培训：作为化学信息学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解分子结构与生物活性的关系。
此数据集特别适合用于探索分子结构与生物活性之间的定量关系，实现对药物活性的预测，并为新药的研发提供指导。
