化学反应转化率任务下基于深度学习的药物特征知识提取数据

Suzuki–Miyaura数据集包含5762个样本，对于每一个样本，它有反应SMILES序列和反应转化率两个信息。本数据集主要面向化学反应式转化率等研究领域，主要记录了基于深度学习的反应产率预测模型对化学反应式的知识数据，知识数据被记录在768维的连续特征空间中，以pytorch张量的形式储存。

The Suzuki–Miyaura dataset comprises 5762 individual samples. Each sample contains two core pieces of information: the reaction SMILES string and the reaction conversion rate. This dataset is primarily intended for research fields focused on chemical reaction conversion rates, and mainly archives the knowledge data for deep learning-based reaction yield prediction models related to chemical reactions. The knowledge data is stored in a 768-dimensional continuous feature space in the form of PyTorch tensors.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个针对化学反应转化率任务的深度学习药物特征知识提取数据集，包含5762个样本，每个样本提供反应SMILES序列和转化率信息，主要用于预测Suzuki–Miyaura反应的转化率。数据以768维连续特征空间的pytorch张量形式存储，支持基于深度学习的产率预测模型研究，数据量为33.79MB，来源于华南理工大学并作为国家重点研发计划项目的一部分。