Datasets:
SMILES
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CCn1cnc2c1c(=O)n(CC(=O)Nc1cc(C)on1)c(=O)n2Cc1ccccc1 | null | 0 | 0 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
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O=C(O)/C(=C\c1ccco1)NC(=O)c1cccc2ccccc12 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
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Cc1[nH]nc(NC=C2C(=O)N(C)C(=O)N(C)C2=O)c1-c1ccccc1 | null | null | 0 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
CCCn1c2ccc(/C(C)=N/O)cc2c2cc(/C(C)=N/O)ccc21 | null | null | null | null | null | 0 | null | null | null | null | null | 0 | null | null | null | null | null |
CC(=O)N1CCC2(CC1)NC(=O)N(c1ccccc1)N2 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
COCCCNc1ncnc2c1[nH]c1ccccc12 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | 0 | null | null | null | null | null |
O=C(COC(=O)CCc1ccc(S(=O)(=O)N2CCCCC2)cc1)Nc1ccc2c(c1)OCO2 | null | null | null | null | 0 | null | 0 | null | null | null | 0 | null | null | null | null | null | null |
O=C(CSc1cccc[n+]1[O-])Nc1ccc(C(F)(F)F)cc1[N+](=O)[O-] | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
CCc1cc2c(CN3CCN(C)CC3)cc(=O)oc2cc1O | null | null | null | null | null | null | null | 0 | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
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O=C(NCCSc1c(-c2ccccc2)[nH]c2ccccc12)c1cc2ccccc2oc1=O | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
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COc1ccc(N(CC(=O)Nc2cccc(C(=O)O)c2)S(=O)(=O)c2c(C)noc2C)cc1 | null | null | null | null | 0 | null | null | 0 | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
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Cn1cnnc1SCC(=O)OCN1C(=O)c2ccccc2C1=O | null | 0 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | 0 | 0 |
CC1(C)NC(=O)N(CCOCCOc2ccccc2-c2ccccc2)C1=O | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
Cc1ccc2c(c1)nnn2C1CCN(S(=O)(=O)c2cccc(S(=O)(=O)N(C)C)c2)CC1 | null | null | 0 | null | 0 | null | null | null | null | null | 0 | null | 0 | null | null | 0 | 0 |
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CCN(CCNC(=O)C1CC(=O)N(CCc2ccccc2)C1)c1ccccc1 | null | null | null | null | 0 | 0 | null | null | null | null | null | null | 0 | null | null | null | null |
CCOc1ccc(NC(=O)C2CCC(N3C(=O)C4CC=CCC4C3=O)CC2)cc1 | null | null | null | null | 0 | null | null | 0 | null | null | null | null | null | null | null | 0 | null |
CC(C)(C)n1nnnc1C(c1ccncc1)N1CCCCCC1 | null | 0 | null | null | null | null | 0 | null | null | null | 0 | null | null | null | null | null | null |
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CCn1cc(S(=O)(=O)c2ccc(C)cc2)n(Cc2ccc(C(C)(C)C)cc2)c1=O | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | 0 | null | null | null | null | null | null |
O=C(Nc1ccc(Oc2cccc3ccccc23)cc1)c1ccco1 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | 0 | null | null | null | null | null |
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CCCCn1c(SCc2cccnc2)nc2c1c(=O)n(C)c(=O)n2C | null | null | null | null | 0 | null | null | null | null | null | null | null | 0 | null | null | null | null |
COC(=O)c1ccccc1NC(=O)CN1CCC(n2nnc3cc(F)ccc32)CC1 | null | null | 0 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
Cc1ccc(NC(=O)C2CCCN(c3ncccn3)C2)cc1F | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | 0 | null | null | null | null | null |
COc1cccc2cc(C(=O)NCc3ccco3)/c(=N/c3ccc(C(=O)O)cc3)oc12 | null | null | null | null | null | 0 | null | null | null | null | null | 0 | null | null | null | null | null |
COc1ccc(CN(C(=O)CN2C(=O)COc3ccccc32)C2CCCC2)c(OC)c1 | null | null | null | null | 0 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
CN1CCN(CCCNC(=O)c2cn(C)c3ccc(S(=O)(=O)N(C)C)cc3c2=O)CC1 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | 0 |
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CCOC(=O)N1CCC(NC(=O)CSCc2nc(-c3sccc3C)oc2C)CC1 | null | 0 | null | null | null | 0 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
COC(=O)C1=C/C(=C2/C=Nc3ccccc32)NN1 | null | null | 0 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
CC1=C(C(=O)Nc2cccnc2)C(c2ccc(C(C)C)cc2)N2NC=NC2=N1 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | 0 | null | null | null | null |
CCCc1cc(C(=O)Nc2sc3c(c2C(=O)OCC)CCCC3)no1 | 0 | null | null | null | null | null | 0 | null | null | null | null | null | 0 | null | null | null | null |
Cc1cccc2sc(NC(=O)Cn3cccc3)nc12 | null | 0 | null | null | null | null | 0 | 0 | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
Cc1cccc(Oc2nc(-c3cccc([N+](=O)[O-])c3)nc3ccccc23)c1C | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | 0 | null | null | null | null | null |
CCCc1nn(-c2cc(Cl)ccc2OC)c2c1C(=O)CCC2 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
CCC(=O)c1ccc(OC(=O)c2cccs2)cc1 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
CC1=C(C#N)C(=O)NC(=O)/C1=C\c1ccc(-c2cc(C)c(C)cc2[N+](=O)[O-])o1 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
Cc1cc(C)c(NC(=O)CS(=O)CC(=O)N2CCN(c3ccccc3)CC2)c(C)c1 | null | null | null | null | null | 0 | null | null | null | null | 0 | 0 | null | null | null | null | null |
COc1ccc(/C=C/C(=O)CC(O)(c2ccccc2)C(F)(F)F)cc1 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
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End of preview. Expand
in Dataset Viewer.
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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