maomlab/HematoxLong2023

Hematotoxicity数据集包含1772种化学物质，其中包括589个阳性分子和1183个阴性分子。这些分子根据其Murcko骨架分为1330个分子的训练集和442个分子的测试集。此外，还从相关研究和数据库中收集了610个新分子作为外部验证集。上传到Hugging Face仓库的训练和测试数据集已经过清理和分割，原始数据集包含2382个分子。

原始信息汇总

Hematotoxicity Dataset (HematoxLong2023)

数据集概述

• 名称: Hematotoxicity Dataset
• 标签: chemistry, chemical information
• 语言: 英语
• 许可证: MIT

数据集详情

• 训练集: 包含1788个分子
• 测试集: 包含594个分子
• 数据集创建: 通过净化和分割原始数据集创建

数据集配置

• 配置名称: HematoxLong2023
• 数据文件:
  • 训练集路径: HematoxLong2023/train.csv
  • 测试集路径: HematoxLong2023/test.csv

数据集特征

• 特征名称: new SMILES
  • 数据类型: string
• 特征名称: Label
  • 数据类型: class_label
    • 类别名称:
      • 0: negative
      • 1: positive

数据集分割

• 训练集:
  • 样本数量: 1788
  • 字节数: 28736
• 测试集:
  • 样本数量: 594
  • 字节数: 9632

任务类别

• 任务类型: tabular-classification

引用

@article{Long2023, author = {Teng-Zhi Long, Shao-Hua Shi, Shao Liu, Ai-Ping Lu, Zhao-Qian Liu, Min Li, Ting-Jun Hou*, and Dong-Sheng Cao}, doi = {10.1021/acs.jcim.2c01088}, journal = {Journal of Chemical Information and Modeling}, number = {1}, title = {Structural Analysis and Prediction of Hematotoxicity Using Deep Learning Approaches}, volume = {63}, year = {2023}, url = {https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.2c01088}, publisher = {ACS publications} }