ESOL和FreeSolv分子溶解度数据集ESOLandFreeSolvMolecularSolubilityDataset-omarkaraf
数据来源：互联网公开数据
标签：化学，分子溶解度，数据集，机器学习，药物发现，物理化学，定量结构-活性关系，生物信息学
数据概述： 该数据集包含来自ESOL和FreeSolv两个项目的分子溶解度数据，记录了多种化学分子的溶解度特性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从20世纪90年代到现代。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的化学研究机构和制药公司。
数据维度：数据集包括分子的化学结构，溶解度值，分子量，极性表面积，氢键供体和受体数量等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于ESOL和FreeSolv项目的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于化学，药物发现及物理化学等领域的研究和应用，特别是在分子溶解度预测，定量结构-活性关系（QSAR）模型构建等方面具有重要价值。
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：适用于药物发现，化学物质筛选等学术研究，如分子溶解度预测，药物分子设计等。
行业应用：可以为制药，化工等行业提供数据支持，特别是在新药研发，药物筛选和化学物质评估方面。
决策支持：支持药物分子设计和溶解度优化，帮助制药公司制定更好的药物研发策略。
教育和培训：作为化学，药物化学及生物信息学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分子溶解度及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索分子溶解度与化学结构的关系，帮助用户实现准确的溶解度预测，优化药物分子设计，加速新药研发进程。
