医药合成领域多模态数据集

医药合成领域的多模态数据集是指包含多种类型数据的数据集，如化合物结构、反应条件、反应产物等。这些数据集通常用于支持机器学习算法在医药合成领域的应用，如预测合成路径、优化反应条件等。目前已经有一些公开的医药合成领域多模态数据集，例如USPTO数据库中的MoleculeNet数据集、University of California, Irvine提供的Malaria数据集等。这些数据集包含了丰富的化学信息和反应信息，可用于训练和评估机器学习模型。同时，这些数据集也是医药化学领域的重要资源，可以帮助研究人员更好地理解化学反应规律，推进新药研发进程。