有机分子溶解能预测数据集-2011
数据来源：互联网公开数据
标签：有机分子,溶解能,机器学习,图神经网络,化学性质,预测模型,分子图,数据科学
数据概述：
本数据集来源于Open Graph Benchmark (OGB)项目，名为ogbg-molesol，包含用于预测有机分子溶解能的图数据。数据集由10个小规模数据集之一组成，源自MoleculeNet。每个分子被表示为一个图结构，其中节点代表原子，边代表化学键。输入节点特征为9维，包括原子编号、手性以及其他附加原子特征如电荷状态和是否位于环中。
数据集中的每个分子都经过RDKit预处理，包含原子和键的特征编码模块（AtomEncoder和BondEncoder），用于将原始特征嵌入到嵌入空间中，获取原子嵌入和键嵌入。数据集分为训练集、验证集和测试集，采用基于分子结构骨架的划分方式（scaffold splitting），以评估模型在实际实验环境中的性能。
数据用途概述：
该数据集适用于有机分子性质预测、分子图学习、图神经网络模型训练等场景。研究者可以利用此数据集开发和评估预测模型，优化分子图表示方法。此外，该数据集还可以用于验证和比较不同分子图学习方法的效果，以及进行分子化学性质相关领域的研究。
