分子性质预测数据集MolecularPropertyPredictionDataset-virajbagal
数据来源：互联网公开数据
标签：分子结构, 分子性质, 化学信息学, 机器学习, SMILES, 量子化学, 数据分析, 药物研发
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的分子结构与性质信息，旨在为化学信息学研究和机器学习模型训练提供数据支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态分子性质快照。
地理范围：数据涵盖了广泛的化学结构，不限定特定地理区域。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，其中：
qm9.csv：包含QM9数据集的分子结构信息，以及通过量子化学计算得到的多种性质，包括分子几何参数、偶极矩、极化率、HOMO、LUMO、能隙、零点振动能、内能、焓、吉布斯自由能、热容等。
moses.csv：包含SMILES字符串、实验数据和用于评估生成模型的指标。
zinc250k.csv：包含ZINC250k数据库的分子结构信息，以及logP、QED、SAS、分子量（MW）等性质。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的化学数据集，如QM9数据集和ZINC数据库，已进行标准化处理。
该数据集适合用于分子性质预测、药物设计、材料科学等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于化学信息学、机器学习与计算化学交叉领域的研究，如分子性质预测模型的开发与评估、新药筛选、材料设计等。
行业应用：为药物研发、材料科学等行业提供数据支持，尤其在药物分子性质预测、虚拟筛选、结构优化等方面具有实用价值。
决策支持：支持科学研究和工业应用中的分子设计与优化，加速新材料和新药的研发进程。
教育和培训：作为化学信息学、机器学习、数据科学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解分子性质与结构之间的关系。
此数据集特别适合用于探索分子结构与性质之间的定量关系，构建预测模型，加速药物发现和材料设计。
