药物分子结构SMILES数据集DrugMoleculeStructureSMILES-osmanf
数据来源：互联网公开数据
标签：药物研发, 分子结构, SMILES, 化学信息学, 文本数据, 数据挖掘, 机器学习, 药物设计
数据概述：
该数据集包含来自ChEMBL数据库的药物分子结构数据，记录了药物分子的SMILES表示。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态分子结构数据集使用。
地理范围：数据来源于ChEMBL数据库，包含全球范围内已知的药物分子结构。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”（索引）和“smiles”（SMILES字符串，代表药物分子结构）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为clean_chembl25_tokenized.csv，便于化学信息学分析和机器学习应用。
来源信息：数据来源于ChEMBL数据库，这是一个公开的药物化学数据库，包含了大量生物活性分子的信息。
该数据集适合用于药物分子结构分析、药物性质预测和药物设计研究。
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：适用于药物化学、计算化学、生物信息学等领域的学术研究，如药物分子结构分析、性质预测、虚拟筛选等。
行业应用：可以为药物研发企业提供数据支持，特别是在药物发现、先导化合物优化、药物毒性预测等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的化合物选择、结构优化和临床前研究。
教育和培训：作为化学、药学、生物信息学等相关专业课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解分子结构表示和药物设计流程。
此数据集特别适合用于探索药物分子的结构与活性之间的关系，帮助用户实现药物分子的设计、筛选和优化。
