Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

ApisTox: a new benchmark dataset for the classification of small molecules toxicity on honey bees / Jakub ADAMCZYK, Jakub Poziemski, Paweł Siedlecki // Scientific Data [Dokument elektroniczny]. – Czasopismo elektroniczne ; ISSN  2052-4463 . — 2025 — vol. 12 art. no. 5, s. 1–15. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 13–15, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-01-02

Autorzy (3)

Dane bibliometryczne

ID BaDAP157889
Data dodania do BaDAP2025-03-06
Tekst źródłowyURL
DOI10.1038/s41597-024-04232-w
Rok publikacji2025
Typ publikacjiartykuł w czasopiśmie
Otwarty dostęptak
Creative Commons
Czasopismo/seriaScientific Data

Abstract

The global decline in bee populations poses significant risks to agriculture, biodiversity, and environmental stability. To bridge the gap in existing data, we introduce ApisTox, a comprehensive dataset focusing on the toxicity of pesticides to honey bees (Apis mellifera). This dataset combines and leverages data from existing sources such as ECOTOX and PPDB, providing an extensive, consistent, and curated collection that surpasses the previous datasets. ApisTox incorporates a wide array of data, including toxicity levels for chemicals, details such as time of their publication in literature, and identifiers linking them to external chemical databases. This dataset may serve as an important tool for environmental and agricultural research, but also can support the development of policies and practices aimed at minimizing harm to bee populations. Finally, ApisTox offers a unique resource for benchmarking molecular property prediction methods on agrochemical compounds, facilitating advancements in both environmental science and chemoinformatics. This makes it a valuable tool for both academic research and practical applications in bee conservation.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

artykuł
#151176Data dodania: 17.1.2024
A pre-failure narrow concrete cracks dataset for engineering structures damage classification and segmentation / Karolina TOMASZKIEWICZ, Tomasz OWERKO // Scientific Data [Dokument elektroniczny]. - Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2052-4463. — 2023 — vol. 10 art. no. 925, s. 1-12. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 11-12, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2023-12-21
artykuł
#167466Data dodania: 21.5.2026
Evaluating machine learning models for predicting pesticide toxicity to honey bees / Jakub ADAMCZYK, Jakub Poziemski, Paweł Siedlecki // Ecotoxicology and Environmental Safety ; ISSN  0147-6513 . — 2026 — vol. 312 art. no. 119869, s. 1–14. — Bibliogr. s. 13–14, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2026-02-23