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Cc1cccc(Oc2nc(-c3cccc([N+](=O)[O-])c3)nc3ccccc23)c1C
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CCCc1nn(-c2cc(Cl)ccc2OC)c2c1C(=O)CCC2
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CCC(=O)c1ccc(OC(=O)c2cccs2)cc1
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CC1=C(C#N)C(=O)NC(=O)/C1=C\c1ccc(-c2cc(C)c(C)cc2[N+](=O)[O-])o1
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Cc1cc(C)c(NC(=O)CS(=O)CC(=O)N2CCN(c3ccccc3)CC2)c(C)c1
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COc1ccc(/C=C/C(=O)CC(O)(c2ccccc2)C(F)(F)F)cc1
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c1ccc(-c2nn3c(-c4ccco4)nnc3s2)nc1
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COc1ccc(CCn2c(N3CCN(Cc4ccccc4)CC3)nc3c2c(=O)[nH]c(=O)n3C)cc1
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MoleculeNet MUV

Load and return the MUV (Maximum Unbiased Validation) dataset [1], part of MoleculeNet [2] benchmark. It is intended to be used through scikit-fingerprints library.

The task is to predict 17 targets designed for validation of virtual screening techniques, based on PubChem BioAssays. All tasks are binary.

Note that targets have missing values. Algorithms should be evaluated only on present labels. For training data, you may want to impute them, e.g. with zeros.

Characteristic Description
Tasks 17
Task type multitask classification
Total samples 93087
Recommended split scaffold
Recommended metric AUPRC, AUROC

References

[1] Ramsundar, Bharath, et al. "Massively multitask networks for drug discovery" arXiv:1502.02072 (2015) https://arxiv.org/abs/1502.02072

[2] Wu, Zhenqin, et al. "MoleculeNet: a benchmark for molecular machine learning." Chemical Science 9.2 (2018): 513-530 https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2018/sc/c7sc02664a

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