分子性质预测与生成数据集_Molecular_Property_Prediction_and_Generation_Datasets
数据来源：互联网公开数据
标签：分子结构, 化学信息学, 机器学习, 分子生成, 药物发现, 分子性质, QED, LogP
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的分子结构数据，记录了分子的结构信息及其相关性质，如QED（药物相似性）、LogP（辛醇-水分配系数）等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态分子结构与性质的集合。
地理范围：数据涵盖了多种化学结构，不限定地理范围。
数据维度：数据集包含了分子的SMILES字符串（简化分子线性输入规范）、各种性质指标，例如LogP、qed、分子量、HBA（氢键受体数量）、HBD（氢键供体数量）、SAS（表面积）、TPSA（极性表面积）、NumRotBonds（可旋转键的数量）等。部分数据集中还包含了分子分割信息（train, test）。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，便于进行数据分析和处理。包含多个CSV文件，如guacamol.csv，moses.csv，qm9.csv等，不同的文件包含了不同来源的分子结构和性质信息。
来源信息：数据来源于化学信息学研究和分子生成相关的公开数据集，例如Guacamol和MOSES数据集。
该数据集适合用于分子性质预测、分子生成、药物发现和化学信息学研究。
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、药物设计、材料科学等领域的研究，例如分子性质预测、生成模型的训练和评估、药物分子的虚拟筛选等。
行业应用：可以为药物研发、材料设计等行业提供数据支持，用于优化分子结构、预测药物活性、筛选候选药物等。
决策支持：支持药物研发过程中的早期筛选和优化，辅助研发人员进行决策。
教育和培训：作为化学、药学、计算机科学等相关专业的教学和科研素材，帮助学生和研究人员深入理解分子结构与性质之间的关系，掌握数据驱动的分子设计方法。
此数据集特别适合用于探索分子结构与性质之间的关系，构建分子生成模型，预测分子性质，以及加速药物发现和材料设计过程。
