药物分子活性预测训练数据集DrugMoleculeActivityPredictionTrainingDataset-nadjibdjellali

数据来源：互联网公开数据

标签：药物研发, 分子结构, 活性预测, 机器学习, 化学信息学, SMILES, 靶点筛选, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自ChEMBL数据库的药物分子结构与活性状态信息，用于药物分子活性预测模型的训练与评估。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。地理范围：数据来源于ChEMBL数据库，包含全球范围内的药物分子信息。数据维度：数据集包含两个CSV文件，train.csv和test.csv。train.csv文件包含“Molecule ChEMBL ID”（分子ChEMBL ID）、“Smiles”（分子简化线性输入规范，用于表示分子结构）和“Activity_status”（活性状态，通常为二元分类标签，表示分子是否具有活性）。test.csv文件包含“Molecule ChEMBL ID”和“Smiles”字段，用于模型测试。数据格式：CSV格式，包含结构化文本数据，便于数据分析和模型构建。

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：适用于药物研发、化学信息学、机器学习等领域的学术研究，如基于分子结构的活性预测、虚拟筛选、药物设计等。行业应用：为制药企业和生物技术公司提供数据支持，用于药物先导化合物的发现、优化和筛选。决策支持：支持药物研发过程中的靶点选择、化合物评估和临床前试验设计。教育和培训：作为化学信息学、机器学习和数据科学课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。此数据集特别适合用于构建和评估药物分子活性预测模型，从而加速药物研发过程，降低研发成本。