化学分子结构SMILES字符串数据集ChemicalMoleculeStructureSMILESStringDataset-mirkuriit
数据来源：互联网公开数据
标签：化学, 分子结构, SMILES, 字符串, 文本数据, 机器学习, 化学信息学, 数据分析
数据概述：
该数据集包含化学分子结构的SMILES（Simplified Molecular Input Line Entry System，简化分子线性输入规范）字符串数据，用于描述分子的化学结构。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数据集。
地理范围：数据不涉及地理位置，适用于全球范围内的化学分子研究。
数据维度：包括“smiles”（SMILES字符串，代表化学分子结构）、“smiles_tokens_len”（SMILES字符串的token长度）和“smiles_s_len”（SMILES字符串的字符长度）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为moleculs_10m.csv，方便进行文本分析和化学信息学研究。
来源信息：数据来源未明确，但SMILES字符串是化学领域常用的分子结构表示方式。
该数据集适合用于化学信息学、药物发现和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：适用于化学分子结构与性质关联性研究、SMILES字符串的文本分析、分子结构预测和生成等学术研究。
行业应用：可用于药物研发、材料设计、化学品合成等领域，例如构建分子结构预测模型、优化分子设计流程。
决策支持：支持化学领域的研究人员进行数据驱动的分子结构分析和预测，从而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、计算化学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉SMILES表示方法，并进行数据分析和模型构建。
此数据集特别适合用于探索分子结构与性质之间的关系，以及开发基于SMILES字符串的机器学习模型，从而实现分子性质预测和新分子设计。
