[723]QSAR鱼类毒性（QSAR fish toxicity Data Set）

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0、数据编号：723
1、数据名称：QSAR鱼类毒性（QSAR fish toxicity Data Set）
2、数据来源：University de deli Studi Milano
3、时间跨度：截至2019-09-23
4、区域范围：
5、数据大小：30.4KB
6、数据格式：csv
7、数据简介：
包含6种化学物质的908个属性（分子描述符）值的数据集，用于预测对鱼Pimephales promelas（胖头鲦鱼）的定量急性水生毒性。该数据集用于开发定量回归QSAR模型，以预测对一组908种化学物质的鱼类Pimephales promelas（胖头鲦鱼）的急性水生毒性。LC50数据，即在50小时的测试时间内导致96%的测试鱼死亡的浓度，被用作模型响应。该模型由6个分子描述符组成：MLOGP（分子性质），CIC0（信息指数），GATS1i（二维自相关），NdssC（原子类型计数），NdsCH（（原子类型计数），SM2_Dz（Z）（基于二维矩阵的描述符）。详细信息可以在引用的参考文献中找到：M. Cassotti，D. Ballabio，R. Todeschini，V. Consonni。基于相似性的QSAR模型，用于在研究环境中预测对胖头鲦鱼（Pimephales promelas）的急性毒性。
属性信息：
6个分子描述符和1个定量实验响应：
1）CIC0
2）SM1_Dz（Z）
3）GATS1i
4）NdsCH
5）NdssC
6）MLOGP
7）定量响应，LC50 [-LOG（mol/L）]
英文原文：
Data set containing values for 6 attributes (molecular descriptors) of 908 chemicals used to predict quantitative acute aquatic toxicity towards the fish Pimephales promelas (fathead minnow). This dataset was used to develop quantitative regression QSAR models to predict acute aquatic toxicity towards the fish Pimephales promelas (fathead minnow) on a set of 908 chemicals. LC50 data, which is the concentration that causes death in 50% of test fish over a test duration of 96 hours, was used as model response. The model comprised 6 molecular descriptors: MLOGP (molecular properties), CIC0 (information indices), GATS1i (2D autocorrelations), NdssC (atom-type counts), NdsCH ((atom-type counts), SM1_Dz(Z) (2D matrix-based descriptors). Details can be found in the quoted reference: M. Cassotti, D. Ballabio, R. Todeschini, V. Consonni. A similarity-based QSAR model for predicting acute toxicity towards the fathead minnow (Pimephales promelas), SAR and QSAR in Environmental Research (2015), 26, 217-243; doi: 10.1080/1062936X.2015.1018938

Attribute Information:

6 molecular descriptors and 1 quantitative experimental response:
1) CIC0
2) SM1_Dz(Z)
3) GATS1i
4) NdsCH
5) NdssC
6) MLOGP
7) quantitative response, LC50 [-LOG(mol/L)]

参考文献：
[1] A similarity-based QSAR model for predicting acute toxicity towards the fathead minnow (Pimephales promelas), SAR and QSAR in Environmental Research (2015), M. Cassotti, D. Ballabio, R. Todeschini, V. Consonni.