增强毒性评估数据集AugmentedToxicityAssessmentDataset-quontsa
数据来源：互联网公开数据
标签：毒性评估，数据集，化学分析，机器学习，环境科学，生物信息学，药物研发，安全性检测
数据概述： 该数据集包含经过增强处理的毒性评估数据，记录了多种化学物质的毒性特征及其相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖全球多个实验室和研究机构，主要来源于公开发表的毒性研究文献。
数据维度：数据集包括化学物质的名称、分子结构、毒性类别（如急性毒性、慢性毒性）、实验方法、剂量、暴露途径、毒性效应等变量。还包括部分增强特征，如分子描述符、预测模型输出等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的毒性数据库和学术研究论文，已进行标准化、清洗和增强处理。
该数据集适合用于化学毒性研究、药物安全性评估及环境风险评估等领域，特别是在机器学习模型训练、毒性预测及化学物质分类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：适用于化学毒性机制研究、毒性预测模型开发等学术研究，如毒性分类、剂量-效应关系分析等。
行业应用：可以为制药、化工、农业等行业提供数据支持，特别是在新药研发、化学物质安全性评估及环境风险管理方面。
决策支持：支持毒理学研究和安全性评估，帮助相关领域制定更好的化学品管理与应用策略。
教育和培训：作为毒理学、药物化学及环境科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解毒性评估方法及相关技术。
此数据集特别适合用于探索化学物质的毒性特征与风险规律，帮助用户实现毒性预测、风险评估及安全性优化等目标，为药物研发和环境管理提供数据支持。
