有毒物质检测与毒性预测数据集ToxicFoldsDataset-takuok
数据来源：互联网公开数据
标签：毒性检测，化学物质，数据集，机器学习，化学信息学，环境科学，生物化学，预测模型
数据概述： 该数据集包含来自多个化学和生物实验的毒性相关数据，记录了不同化学物质的毒性特征和实验结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2000年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球多个实验室和研究机构的实验数据。
数据维度：数据集包括化学物质的分子结构，化学性质，实验条件，毒性分类，生物活性等变量。还包括毒性预测所需的化学和生物特征数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行化学信息学分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于多个公开的化学和生物实验数据库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于化学信息学，环境科学及生物化学等领域的研究和应用，特别是在毒性预测，化学物质分类及风险评估等任务中具有重要应用价值。
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：适用于化学物质毒性预测，环境风险评估等学术研究，如毒性机制的探索，新化学物质的毒性评估等。
行业应用：可以为化工，制药，环境保护等行业提供数据支持，特别是在化学品安全性评估，毒性分类及风险管理方面。
决策支持：支持化学品的安全评估和管理策略制定，帮助相关领域制定更好的化学品管理政策。
教育和培训：作为化学信息学，环境科学及生物化学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解毒性预测，化学物质分类及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索化学物质的毒性特征与预测规律，帮助用户实现准确的毒性预测，优化化学品管理和环境风险评估，提高化学物质安全性和环境可持续性。
