化学分子结构与性质数据集ChemicalMoleculeStructureandPropertiesDataset-qucanhbi

数据来源：互联网公开数据

标签：分子结构, 化学性质, SMILES, 药物研发, 数据挖掘, 机器学习, 化学信息学, 分子设计

数据概述：该数据集包含来自Enamine数据库的化学分子结构与性质信息，主要用于化学研究和药物研发。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态分子结构与性质集合。地理范围：数据来源于全球范围内的化学数据库，涵盖多种化学分子。数据维度：数据集包括SMILES字符串（分子结构描述符）、idnumber（分子唯一标识符）、heavy_atoms（重原子数量）、LogS（水溶性）、LogP（辛醇-水分配系数）、rotating_bonds（可旋转键数量）、PSA（极性表面积）、hb_acceptors（氢键受体数量）、hb_donors（氢键供体数量）、Collection（分子来源）、link（分子在Enamine数据库中的链接）和SaltType（盐类型）等多个字段。数据格式：CSV格式，包含Enamine_smiles_part3.csv、Enamine_smiles_part4.csv和Enamine_smiles_part5.csv三个文件，结构一致，便于数据分析和处理。数据来源于Enamine数据库，已进行结构化整理。该数据集适合用于化学性质预测、分子结构与性质关系研究、药物筛选和虚拟筛选等。

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、药物化学、计算化学等领域的研究，如构建分子性质预测模型、探索分子结构与性质之间的关系、进行药物靶点识别等。行业应用：可以为药物研发、材料科学等行业提供数据支持，特别是在先导化合物的筛选、药物设计、化合物性质预测等方面。决策支持：支持药物研发过程中的化合物选择、优化，以及相关实验设计。教育和培训：作为化学、药学等相关专业的教学辅助材料，帮助学生和研究人员理解分子结构与性质之间的关系，掌握数据分析和建模技巧。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，预测化合物的性质，以及加速药物研发过程。