Dataset Viewer
Auto-converted to Parquet
SMILES
stringlengths
22
566
Ki
float64
-5
2
CC(=N)N1CCC(Oc2ccc3nc(CCC(=O)O)n(Cc4ccc5ccc(C(=N)N)cc5c4)c3c2)CC1
-0.113943
CC(=N)N1CCC(Oc2ccc3c(c2)nc(C(C)C)n3Cc2ccc3ccc(C(=N)N)cc3c2)CC1
-0.30103
CCC(C)c1nc2cc(OC3CCN(C(C)=N)CC3)ccc2n1Cc1ccc2ccc(C(=N)N)cc2c1
-0.518514
CC1CCN(C(=O)[C@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)NS(=O)(=O)c2c(C(C)C)cc(C(C)C)cc2C(C)C)CC1
-3.301
COC(=O)[C@H]1Cc2ccccc2CN1C(=O)[C@H](Cc1cccc(C(=N)N)c1)NS(=O)(=O)c1ccc2ccccc2c1
-4.431
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2CCC[C@H](C(=O)NCc3ccccc3)C2)c1
-4.23
CC1CCN(C(=O)[C@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)NC(=O)OC(C)(C)C)CC1
-4.81
COC(=O)C(C)CN(c1ccc2c(c1)nc(C)n2Cc1ccc2ccc(C(=N)N)cc2c1)C1CCN(C(C)=N)CC1
-1.90309
Cc1c(F)c(Oc2cccc(C(=N)N)c2)cc(Oc2cccc(C(=N)N)c2)c1F
-1.079181
Cc1c(C)c(S(=O)(=O)N[C@@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)C(=O)N2CCC(C)CC2)c(C)c2c1OC(C)(C)CC2
-4.903
COC(=O)[C@H]1CCCN(C(=O)[C@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C1
-4.255
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2CCCC[C@@H]2C(=O)O)c1
-4.58
CCCCc1nc2cc(OC3CCN(C(C)=N)CC3)ccc2n1Cc1ccc2ccc(C(=N)N)cc2c1
-0.447158
COC(=O)CCCN(c1ccc2c(c1)nc(C)n2Cc1ccc2ccc(C(=N)N)cc2c1)C1CCN(C(C)=N)CC1
-1.477121
CC1CCN(C(=O)[C@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)CC1
-4.613
CC(C)OC(=O)[C@H]1CCCN(C(=O)[C@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C1
-4.204
CC(=N)N1CCC(N(CC(N)=O)c2ccc3nc(C)n(Cc4ccc5ccc(C(=N)N)cc5c4)c3c2)CC1
0.337242
CC(C)(C)c1ccc(S(=O)(=O)N[C@@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)C(=O)N2CCN(S(C)(=O)=O)CC2)cc1
-3.83
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2CCCc3ccccc32)c1
-3.362
CC(=N)N1CCC(Oc2ccc3c(c2)nc(CCC(=O)O)n3Cc2ccc3ccc(C(=N)N)cc3c2)CC1
-0.770852
CC1CCN(C(=O)[C@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)NS(=O)(=O)c2ccc(C(C)(C)C)cc2)CC1
-4.079
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2CCCCC2)c1
-4.58
CNC(=O)[C@H]1CCCCN1C(=O)[C@H](Cc1cccc(C(=N)N)c1)NS(=O)(=O)c1ccc2ccccc2c1
-4.78
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2CC(C(=O)O)=Cc3ccccc32)c1
-4.613
CS(=O)(=O)N1CCN(C(=O)[C@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)CC1
-4.342
CC(=N)N1CCC(Oc2ccc3c(c2)nc(CCC(N)=O)n3Cc2ccc3ccc(C(=N)N)cc3c2)CC1
-0.556303
CC(=N)N1CCC(N(CCCC(=O)O)c2ccc3nc(C)n(Cc4ccc5ccc(C(=N)N)cc5c4)c3c2)CC1
-2.623249
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2CCC(C=O)CC2)c1
-4.279
Cc1ccc(S(=O)(=O)N[C@@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)C(=O)N2CCCC2)cc1
-4.881
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2CCC(C(=O)O)CC2)c1
-4.637
CC(C)c1cc(C(C)C)c(S(=O)(=O)N[C@@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)C(=O)N2CCC[C@H](C(=O)OCc3ccccc3)C2)c(C(C)C)c1
-2.954001
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2CCC(N3CCCCC3)CC2)c1
-4.342
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2CCCCCC2)c1
-4.415
COc1cc(C)c(S(=O)(=O)N[C@@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)C(=O)N2CCC(C)CC2)c(C)c1C
-5
COC(=O)C1CCN(C(=O)[C@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)NS(=O)(=O)c2c(C(C)C)cc(C(C)C)cc2C(C)C)CC1
-3.415
CS(=O)(=O)N1CCN(C(=O)[C@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)NS(=O)(=O)c2cccc3ccccc23)CC1
-3.987
COC(=O)N1CCN(C(=O)[C@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)CC1
-4.89
CC1CCN(C(=O)[C@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)NS(=O)(=O)c2ccc3c(c2)C(=O)c2ccccc2C3=O)CC1
-3.362
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2CCc3ccccc3C2)c1
-4.255
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2CCC(C(=O)NCc3ccccc3)CC2)c1
-4.544
CCCCc1nc2ccc(OC3CCN(C(C)=N)CC3)cc2n1Cc1ccc2ccc(C(=N)N)cc2c1
0.638272
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2cccc3ccccc23)C(=O)N2CCCCC2)c1
-4.23
Cc1cc(C)c(S(=O)(=O)N[C@@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)C(=O)N2CCC(C)CC2)c(C)c1
-4.98
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2CCCC2)c1
-4.699
COC(=O)CCCN(c1ccc2nc(C)n(Cc3ccc4ccc(C(=N)N)cc4c3)c2c1)C1CCN(C(C)=N)CC1
-2.477121
COC(=O)C(C)CN(c1ccc2nc(C)n(Cc3ccc4ccc(C(=N)N)cc4c3)c2c1)C1CCN(C(C)=N)CC1
-0.041393
CC(C)OC(=O)[C@H](Cc1cccc(C(=N)N)c1)NS(=O)(=O)c1ccc2ccccc2c1
-3.544
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2CCN(c3ccccc3)CC2)c1
-4.431
CC(=N)N1CCC(N(CCCC(=O)O)c2ccc3c(c2)nc(C)n3Cc2ccc3ccc(C(=N)N)cc3c2)CC1
-2.568202
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2CCN(C(=O)CO)CC2)c1
-4.544
CNC(=O)C1CCN(C(=O)[C@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)CC1
-4.881
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2CCC[C@H]2C(=O)OCc2ccccc2)c1
-4.301
CC(C)c1cc(C(C)C)c(S(=O)(=O)N[C@@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)C(=O)N2CCC[C@H](C(=O)NCc3ccccc3)C2)c(C(C)C)c1
-3.400001
CCCCOC(=O)[C@H](Cc1cccc(C(=N)N)c1)NS(=O)(=O)c1ccc2ccccc2c1
-3.491
COC(=O)[C@H]1CCCCN1C(=O)[C@H](Cc1cccc(C(=N)N)c1)NS(=O)(=O)c1ccc2ccccc2c1
-4.663
CCCc1nc2cc(OC3CCN(C(C)=N)CC3)ccc2n1Cc1ccc2ccc(C(=N)N)cc2c1
-0.653213
Cc1c(F)c(Oc2cccc(CN)c2)cc(Oc2cccc(C(=N)N)c2)c1F
-3.146128
CN(C)C(=O)N1CCN(C(=O)[C@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)CC1
-4.38
COC(=O)[C@H](Cc1cccc(C(=N)N)c1)NS(=O)(=O)c1ccc2ccccc2c1
-3.400001
CNC(=O)[C@H](Cc1cccc(C(=N)N)c1)NS(=O)(=O)c1c(C)c(C)c2c(c1C)CCC(C)(C)O2
-4
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2CC[C@@H]3CCCC[C@H]32)c1
-4.114
CNC(=O)[C@H](Cc1cccc(C(=N)N)c1)NS(=O)(=O)c1ccc2ccccc2c1
-4.415
CC(C)c1cc(C(C)C)c(S(=O)(=O)N[C@@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)C(=O)N2CCC[C@H](C(=O)O)C2)c(C(C)C)c1
-4.114
CC(=N)N1CCC(Oc2ccc3c(c2)ncn3Cc2ccc3ccc(C(=N)N)cc3c2)CC1
-0.799341
COC(=O)CN(c1ccc2c(c1)nc(C)n2Cc1ccc2ccc(C(=N)N)cc2c1)C1CCN(C(C)=N)CC1
-1.342423
Cc1c(C)c(S(=O)(=O)N[C@@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)C(=O)N2CCN(S(C)(=O)=O)CC2)c(C)c2c1OC(C)(C)CC2
-4.87
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)OCc2ccccc2)c1
-3.342
CNC(=O)[C@H]1CCCN(C(=O)[C@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)NS(=O)(=O)c2c(C(C)C)cc(C(C)C)cc2C(C)C)C1
-3.18
CC(=N)N1CCC(Oc2ccc3nc(CCC(N)=O)n(Cc4ccc5ccc(C(=N)N)cc5c4)c3c2)CC1
-0
CCC(C)c1nc2ccc(OC3CCN(C(C)=N)CC3)cc2n1Cc1ccc2ccc(C(=N)N)cc2c1
0.920819
CC(=N)N1CCC(Oc2ccc3c(c2)nc(C)n3Cc2ccc3ccc(C(=N)N)cc3c2)CC1
-0.792392
CC(=N)N1CCC(Oc2ccc3c(c2)nc(C(C)(C)C)n3Cc2ccc3ccc(C(=N)N)cc3c2)CC1
-0.30103
CCOC(=O)CCC(=O)N(c1ccc2nc(C)n(Cc3ccc4ccc(C(=N)N)cc4c3)c2c1)C1CCN(C(C)=N)CC1
-2.477121
COC(=O)C1CCN(C(=O)[C@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)CC1
-4.63
COC(=O)C1CCN(C(=O)[C@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)NS(=O)(=O)c2c(C)cc(C)cc2C)CC1
-4.92
CC(=N)N1CCC(Oc2ccc3nc(C)n(Cc4ccc5ccc(C(=N)N)cc5c4)c3c2)CC1
0.568636
CCc1nc2cc(OC3CCN(C(C)=N)CC3)ccc2n1Cc1ccc2ccc(C(=N)N)cc2c1
-0.60206
CC(=N)N1CCC(N(CC(C)C(=O)O)c2ccc3c(c2)nc(C)n3Cc2ccc3ccc(C(=N)N)cc3c2)CC1
-1.90309
CCOC(=O)CCC(=O)N(c1ccc2c(c1)nc(C)n2Cc1ccc2ccc(C(=N)N)cc2c1)C1CCN(C(C)=N)CC1
-2.568202
CC1CCN(C(=O)[C@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)NS(=O)(=O)c2cccc3ccccc23)CC1
-4.623
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2Cc3ccccc3C[C@@H]2C(=O)O)c1
-4.618
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2CCC(C(=O)OC3CCCCC3)CC2)c1
-3.881
CNC(=O)[C@H]1CCCN(C(=O)[C@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C1
-4.52
CC(=N)N1CCC(Oc2ccc3nc(C(C)C)n(Cc4ccc5ccc(C(=N)N)cc5c4)c3c2)CC1
1.585027
CN1CCN(C(=O)[C@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)CC1
-4.477
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2CCC[C@H](C(=O)OCc3ccccc3)C2)c1
-3.934
CNC(=O)[C@H](Cc1cccc(C(=N)N)c1)NS(=O)(=O)c1ccc(C)cc1
-4.602
COC(=O)CN(c1ccc2nc(C)n(Cc3ccc4ccc(C(=N)N)cc4c3)c2c1)C1CCN(C(C)=N)CC1
0.522879
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2Cc3ccccc3C=C2C(=O)O)c1
-4.732
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2CCC(C(=O)OCc3ccccc3)CC2)c1
-3.908
Cc1ccc(S(=O)(=O)N[C@@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)C(=O)N2CCOCC2)cc1
-4.716
CC(=N)N1CCC(N(CC(C)C(=O)O)c2ccc3nc(C)n(Cc4ccc5ccc(C(=N)N)cc5c4)c3c2)CC1
-0.477121
Cc1ccc(S(=O)(=O)N[C@@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)C(=O)N2CCC(C)CC2)cc1
-4.851
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2CCNCC2)c1
-4.322
N=C(N)c1cccc(C[C@H](NS(=O)(=O)c2ccc3ccccc3c2)C(=O)N2CCCCCCC2)c1
-4.342
CCc1nc2ccc(OC3CCN(C(C)=N)CC3)cc2n1Cc1ccc2ccc(C(=N)N)cc2c1
1.060481
CCCc1nc2ccc(OC3CCN(C(C)=N)CC3)cc2n1Cc1ccc2ccc(C(=N)N)cc2c1
0.638272
CC(=N)N1CCC(N(C(=O)CCC(=O)O)c2ccc3nc(C)n(Cc4ccc5ccc(C(=N)N)cc5c4)c3c2)CC1
-2.620136
CC1CCN(C(=O)[C@H](Cc2cccc(C(=N)N)c2)NS(=O)(=O)C[C@]23CC[C@H](CC2=O)C3(C)C)CC1
-4.15
COC(=O)[C@H]1[C@@H](C)CCCN1C(=O)[C@H](Cc1cccc(C(=N)N)c1)NS(=O)(=O)c1ccc2ccccc2c1
-4.556
End of preview. Expand in Data Studio

MoleculeACE ChEMBL244 Ki

ChEMBL244 dataset, originally part of ChEMBL database [1], processed in MoleculeACE [2] for activity cliff evaluation. It is intended to be use through scikit-fingerprints library.

The task is to predict the inhibitor constant (Ki) of molecules against the Coagulation factor x target.

Characteristic Description
Tasks 1
Task type regression
Total samples 3097
Recommended split activity_cliff
Recommended metric RMSE

References

[1] B. Zdrazil et al., “The ChEMBL Database in 2023: a drug discovery platform spanning multiple bioactivity data types and time periods,” Nucleic Acids Research, vol. 52, no. D1, Nov. 2023, doi: https://doi.org/10.1093/nar/gkad1004. ‌

[2] D. van Tilborg, A. Alenicheva, and F. Grisoni, “Exposing the Limitations of Molecular Machine Learning with Activity Cliffs,” Journal of Chemical Information and Modeling, vol. 62, no. 23, pp. 5938–5951, Dec. 2022, doi: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c01073. ‌

Downloads last month
33