VDss

VDss数据集由大连理工大学生命科学与药学院创建，包含2440个有机分子的稳态体积分布（VDss）数据，是目前最大的VDss数据集。数据集通过13个公开可访问的数据源和DrugBank数据库整理而成，经过严格的数据清洗和特征工程处理。该数据集主要用于药物设计和发现中的药代动力学特性研究，特别是通过机器学习模型预测VDss值，以解决实验方法耗时耗力的问题。

The VDss dataset was developed by the School of Life Sciences and Pharmacy, Dalian University of Technology. It contains steady-state volume distribution (VDss) data for 2440 organic molecules, making it the largest VDss dataset currently available. The dataset was curated from 13 publicly accessible data sources and the DrugBank database, and underwent rigorous data cleaning and feature engineering processing. It is primarily used for pharmacokinetic property research in drug design and discovery, particularly for predicting VDss values via machine learning models to address the time-consuming and labor-intensive drawbacks of experimental approaches.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

VDss是一个包含2440个药物和类药分子的体积分布稳态（VDss）值的基准数据集，数据来源于13个已发表的资源和DrugBank数据库，是目前已知最大的VDss数据集。该数据集的特点包括：整合了立体化学信息（使用异构SMILES或规范SMILES），并提供了预计算的分子描述符，以支持药物分布预测研究。