化合物溶解度与RDKit描述符数据集CompoundSolubilityandRDKitDescriptorsDataset-mipypf

数据来源：互联网公开数据

标签：化合物，溶解度，RDKit描述符，化学信息学，数据集，机器学习，药物发现，分子建模

数据概述：该数据集包含化合物的溶解度数据以及其对应的RDKit描述符，记录了多种化合物的溶解度特性及其分子描述符。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2000年到2022年。地理范围：数据覆盖了全球范围内的化合物研究，主要是实验室和学术机构的研究数据。数据维度：数据集包括化合物的名称、分子式、溶解度（以logS表示）、以及多种RDKit描述符，如分子量、表面积、氢键供体/受体数量等。数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。来源信息：数据来源于公开的化学信息学数据库和学术研究，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于化学信息学、药物发现、机器学习等领域，特别是在溶解度预测、分子特性分析及药物分子设计任务中具有重要应用价值。

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：适用于溶解度预测、分子特性分析及药物发现等研究，如溶解度与分子结构关系的研究、新型药物分子的设计等。行业应用：可以为制药、化工等行业提供数据支持，特别是在药物研发、分子设计及材料科学方面。决策支持：支持药物研发中的分子选择和优化，帮助研究人员制定更好的药物设计和合成策略。教育和培训：作为化学信息学、药物化学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分子描述符、溶解度预测及相关分析方法。

此数据集特别适合用于探索化合物溶解度与分子描述符之间的关系，帮助用户实现准确的溶解度预测，优化药物分子设计和材料选择，推动药物发现和化学工业的发展。