药物分子活性预测训练测试数据集DrugMoleculeActivityPredictionTraining-TestingDataset-noramohamed001
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 分子结构, SMILES, 机器学习, 活性预测, 二分类, 深度学习, 化学信息学
数据概述：
该数据集包含来自药物研发领域的数据，记录了药物分子的SMILES编码、分子名称和生物活性标签，用于训练和评估药物活性预测模型。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：数据来源未明确标注，通常代表药物研发领域中的通用分子结构与活性信息。
数据维度：包括药物分子的SMILES字符串（表示分子结构）、分子名称以及生物活性标签（0或1，代表活性与否）。
数据格式：主要为CSV格式，包含names_smiles.csv和names_labels.csv，以及对应的.npy文件，便于分子结构处理和模型训练。
来源信息：数据来源于药物研发相关的公开数据库或研究项目，已进行标准化处理，确保SMILES编码的规范性。
该数据集适合用于药物活性预测、分子性质预测和药物筛选等相关研究。
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：适用于化学信息学、药物设计和计算生物学等领域的学术研究，如基于SMILES的深度学习模型构建、分子结构与活性关系的探索。
行业应用：为制药企业和生物技术公司提供数据支持，尤其在药物筛选、先导化合物的发现和优化、药物不良反应预测等方面具有实际价值。
决策支持：支持药物研发过程中的决策制定，加速新药的研发周期，降低研发成本。
教育和培训：作为化学信息学、机器学习和生物信息学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解药物分子结构与活性之间的关系。
此数据集特别适合用于探索分子结构与生物活性之间的内在联系，构建预测模型，并加速药物研发流程。
