M3GNet descriptors for organic molecules in QM9NMR dataset
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This dataset is a part of supplemental data in arXiv:2402.18433.<br>Dataset columns are noted belowmolecule_formuladsgdb_idx(The name of molecule)nmr_shiftatomic_numberx,y,z(atoms positions)energy(energy output from m3gnet in each atom)atom_feature_vector1~64<br><br><br>Please unzip using tar command.```tar -zxvf ***.tar<br>```The way of reading dataset in python.```import pandas as pddf = pd.read_csv(f'path/to/csv')```<br><b>Citations</b>Original QM9 dataset (R. Ramakrishnan, P. O. Dral, M. Rupp and O. A. Von Lilienfeld, Scientific data, 2014, 1, 1–7)QM9NMR dataset (A. Gupta, S. Chakraborty and R. Ramakrishnan, Machine<br>Learning: Science and Technology, 2021, 2, 035010)T. Shiota, K. Ishihara, W. Mizukami, Universal neural network potentials as descriptors: Towards scalable chemical property prediction using quantum and classical computers,<br>arXiv:2402.18433 [quant-ph]<br>
本数据集为arXiv:2402.18433论文的补充数据集之一。 数据集各列说明如下： molecule_formula（分子分子式）、dsgdb_idx（分子名称）、nmr_shift（核磁共振位移）、atomic_number（原子序数）、x,y,z（原子坐标）、energy（各原子由m3gnet输出的能量）、atom_feature_vector1~64（原子特征向量1至64）。 请使用tar命令进行解压： tar -zxvf ***.tar Python读取该数据集的代码示例如下： python import pandas as pd df = pd.read_csv(f'path/to/csv') **参考文献**： 1. 原始QM9数据集（R. Ramakrishnan、P. O. Dral、M. Rupp与O. A. Von Lilienfeld，《Scientific data》，2014，1，1–7） 2. QM9NMR数据集（A. Gupta、S. Chakraborty与R. Ramakrishnan，《Machine Learning: Science and Technology》，2021，2，035010） 3. T. Shiota、K. Ishihara、W. Mizukami，《通用神经网络势作为描述符：面向量子与经典计算机的可扩展化学性质预测》，arXiv:2402.18433 [quant-ph]
