化合物溶解度预测数据集CompoundSolubilityPredictionDataset-jingjinghuhu
数据来源：互联网公开数据
标签：化学, 溶解度, 预测模型, 分子性质, 机器学习, 数据分析, 结构化数据, 化学信息学
数据概述：
该数据集包含来自公开文献和数据库的化合物溶解度相关信息，记录了多种化合物的结构特征和实验测得的溶解度值，用于构建和评估溶解度预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据涵盖多种化学物质，无特定地理范围限制。
数据维度：包括“Compound ID”（化合物标识）、“ESOL predicted log solubility in mols per litre”（ESOL预测的对数溶解度，摩尔/升）、“Minimum Degree”（最小度数）、“Molecular Weight”（分子量）、“Number of H-Bond Donors”（氢键供体数量）、“Number of Rings”（环的数量）、“Number of Rotatable Bonds”（可旋转键的数量）、“Polar Surface Area”（极性表面积）、“measured log solubility in mols per litre”（实验测量的对数溶解度，摩尔/升）和“smiles”（SMILES字符串，表示化合物的结构）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为delaney-processed.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Delaney的溶解度数据集，经过预处理和整理。
该数据集适合用于化学信息学和机器学习领域，特别是用于构建和评估溶解度预测模型。
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、药学和材料科学等领域的研究，如化合物溶解度预测、结构-活性关系研究等。
行业应用：可以为药物研发、材料设计等行业提供数据支持，特别是在预测化合物溶解性、优化配方等方面。
决策支持：支持化学品设计和筛选过程中的决策制定，加速新材料和药物的研发进程。
教育和培训：作为化学信息学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解溶解度预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索化合物结构与溶解度之间的定量关系，帮助用户构建预测模型，优化化学物质的筛选和设计。
