化学合成反应距离数据集LVDistanceCleanedUSPTOAllFine-tune10WDataset-coffee123321
数据来源：互联网公开数据
标签：化学合成，反应距离，数据集，机器学习，化学信息学，深度学习，反应预测，化学工程
数据概述： 该数据集包含来自美国专利商标局（USPTO）的化学合成反应数据，记录了不同化学合成反应之间的距离关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2000年到2020年。
地理范围：数据主要覆盖美国及全球范围内的化学合成反应数据。
数据维度：数据集包括反应物，产物，反应条件，反应距离，反应类型等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于USPTO的公开专利数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于化学信息学，机器学习及化学工程等领域，特别是在化学反应预测，合成路径优化等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：适用于化学合成路径预测，反应机理研究等学术研究，如化学反应的可预测性分析，合成路径优化等。
行业应用：可以为化学制药，化工生产等行业提供数据支持，特别是在新药研发，化学品合成等方面。
决策支持：支持化学反应路径选择和合成策略优化，帮助相关领域制定更好的化学反应设计和应用策略。
教育和培训：作为化学信息学，机器学习及化学工程课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解化学反应预测与合成路径优化技术。
此数据集特别适合用于探索化学反应的距离关系与合成路径，帮助用户实现化学反应预测，合成路径优化等目标，促进化学合成领域的科技进步。
