Hsqcsu/CSU-IR_100_Million_library

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license: mit
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## The 100M molecular feature library (with SMILES, MW, and formula) in our article "Scaling infrared spectral retrieval to 100 million compounds with interpretable deep learning" is publicly available here.

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许可证：MIT许可证
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## 本文刊载于《利用可解释深度学习将红外光谱检索扩展至1亿个化合物》一文所配套的1亿级分子特征库（包含简化分子线性输入规范（SMILES）、分子量（MW）与分子式）现已在此公开。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在红外光谱分析领域，构建大规模且高质量的数据集是推动深度学习模型发展的关键。CSU-IR_100_Million_library数据集的构建源于研究论文《Scaling infrared spectral retrieval to 100 million compounds with interpretable deep learning》，旨在通过可解释的深度学习技术扩展红外光谱检索的规模。该数据集整合了来自公开化学数据库的分子信息，经过系统的数据清洗与标准化处理，确保了每个条目包含SMILES表示、分子量（MW）和化学式等核心特征，从而形成了一个涵盖一亿个分子特征的综合性库，为光谱分析提供了坚实的计算基础。

特点

该数据集以其庞大的规模和丰富的化学特征而著称，专门针对红外光谱检索任务设计。其核心特点在于包含了一亿个分子的结构化信息，每个分子均以SMILES字符串进行唯一标识，并辅以分子量和化学式等关键属性。这种设计不仅支持高效的分子检索与匹配，还促进了深度学习模型在光谱预测与解释性分析方面的应用，为化学信息学与计算光谱学的研究提供了前所未有的数据资源。

使用方法

在化学信息学与光谱分析应用中，该数据集可作为训练和评估深度学习模型的基准资源。研究人员可直接通过HuggingFace平台访问数据集，利用其SMILES、分子量和化学式等特征，结合红外光谱数据，开发或优化光谱检索算法。具体使用中，可先将分子特征输入模型进行预训练或微调，再应用于光谱预测、化合物识别或性质推断等任务，从而加速新材料的发现与化学过程的解析。

背景与挑战

背景概述

在化学信息学领域，大规模分子特征库的构建对于推动光谱分析与深度学习交叉研究具有关键意义。CSU-IR_100_Million_library数据集由相关研究团队于近期发布，其核心目标在于解决红外光谱检索中的可扩展性问题，通过整合一亿个分子的简化分子线性输入系统（SMILES）、分子量（MW）及化学式等结构化特征，为基于深度学习的可解释性光谱预测模型提供基础数据支撑。该数据集的建立显著提升了红外光谱数据库的规模与多样性，为化学物质鉴定、材料发现及环境监测等应用方向提供了重要资源，促进了计算化学与人工智能方法的深度融合。

当前挑战

该数据集致力于应对红外光谱检索领域的核心挑战，即如何在海量化合物的复杂光谱特征中实现高效且可解释的匹配与预测。传统方法受限于数据规模与特征表征的不足，难以处理超大规模分子库的检索任务。在构建过程中，研究人员面临多重技术难题，包括如何从异构化学数据源中自动化提取并标准化一亿个分子的SMILES字符串与理化属性，确保数据的一致性与准确性；同时，需设计高效的数据存储与索引机制以支持后续深度学习模型的训练与推理，这对计算资源与算法优化提出了较高要求。

常用场景

经典使用场景

在化学信息学领域，CSU-IR_100_Million_library数据集为红外光谱分析提供了大规模分子特征支持。该数据集常被用于训练和验证深度学习模型，以高效检索和预测化合物的红外光谱特征，助力研究人员在复杂化学空间中实现精准匹配与识别。

解决学术问题

该数据集解决了传统光谱分析中数据规模有限、检索效率低下的学术难题。通过提供一亿个化合物的分子特征，它促进了可解释深度学习在光谱解析中的应用，推动了化学计量学与人工智能的交叉融合，为高通量光谱识别奠定了数据基础。

衍生相关工作

基于该数据集，衍生出多项经典研究工作，如开发基于深度学习的红外光谱预测模型，以及构建自动化光谱检索系统。这些工作进一步拓展了化学大数据在智能分析中的应用，为光谱数据库的标准化与规模化发展提供了重要参考。