化学研发范式重构！摩熵化学数据集，解锁分子奥秘，驱动 AI 化学与材料新发现

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摩熵化学 4小时前

深夜，实验室灯光下，你和团队正为关键分子的性质数据奔忙 —— 它可能关乎新药活性、催化剂效率或电池材料突破。但理想数据散落在海量论文中，格式杂乱、验证困难甚至相互矛盾，宝贵的科研时间被繁琐的数据搜集、清洗和整合占据，而非用于假设与实验设计。

本能预测未知分子的性质，设计最优的合成路径，甚至构想出革命性的新材料的 AI 模型，却因 “粮食”—— 数据的稀疏、低质、非结构化而步履蹒跚，预测结果不可靠，潜力项目可能搁浅在数据荒漠。

这并非个例，而是横亘在化学与材料研究创新道路上的核心阻碍：高质量、易获取、结构化数据的系统性匮乏。我们虽有强大算力、先进算法和满怀激情的科学家，却常被基础数据资源 “卡脖子”，数据鸿沟正拖慢从分子设计到实际应用的创新链条。

我们深知，突破的瓶颈在于“数据”，而破局的钥匙，也在于“数据”。为此，摩熵化学数据集应运而生！

图片来源：摩熵化学数据集开放平台https://open.molaid.com/home/

摩熵化学数据集，化学智能时代基石

开篇所述的数据困境，正是摩熵化学数据集诞生的原点。那么，它究竟是什么？

摩熵化学数据集是一个大规模、多维度、高度结构化的化学信息集成平台。它系统性地汇集了1.8亿个化合物信息、涵盖超7000 万条化学反应数据、约200万张真实实验谱图（涵盖氢谱、碳谱、红外、质谱、拉曼等）、100万个晶体结构信息、180万项化合物安全信息、740万条商品化供应数据以及关键的药物ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）特性数据等。

图片来源：摩熵化学数据库

简而言之，摩熵致力于将散落在期刊、专利、实验报告、供应商目录中的化学信息“熵”减，转化为高度有序、可信赖、易获取的“负熵”，其真正价值在于将碎片化的化学知识转化为机器可读的“分子语言”，为您的科研与开发提供强大的数据驱动力，为AI与人类研究者提供统一的创新基础设施。

图片来源：摩熵化学数据库

摩熵化学数据集的核心价值

为什么摩熵化学数据集是破解数据困局的终极钥匙？摩熵化学数据集的核心价值，在于它精准地解决了化学研究者和工业开发者面临的核心痛点，提供不可替代的优势：

1. 权威可靠，质量铸就信任：

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数据来源严选：数据源自权威期刊、高质量专利库、严格验证的实验数据以及知名商业供应商信息；

严格清洗验证：建立了一套严谨的数据清洗、冲突解决与验证流程，最大限度消除错误与歧义；

标准化标注：所有化合物均使用国际通用的SMILES字符串、InChI/InChIKey进行唯一标识和结构表征，确保数据的一致性和机器可读性，为高效检索和AI分析铺平道路。

2. 规模宏大，覆盖广阔化学空间：

图片来源：摩熵化学数据库

1.8亿化合物库：这几乎涵盖了已知小分子化学空间的绝大部分，为虚拟筛选、新分子发现提供了无与伦比的广度。无论您是研究天然产物衍生物、药物小分子，还是新型有机材料单体，这里都是您的起点。

7200万化学反应网络： 庞大的反应知识库，详细记录了反应物、产物、试剂、催化剂、反应条件（温度、时间、溶剂、产率）、以及至关重要的完整参考文献。这为理解反应机理、设计新合成路线、优化现有工艺提供了丰富的模板和依据。

百万级晶体结构： 100万个精确的X射线/中子衍射解析的晶体结构，包含原子坐标、晶胞参数、空间群等完整信息，支持3D可视化，是理解分子构象、固态性质、材料组装和设计晶体工程的关键。

200万张真实谱图：海量的实验谱图（氢谱、碳谱、IR、MS、Raman）是化合物鉴定的“黄金标准”。摩熵不仅提供图谱可视化（支持悬停交互查看峰位细节），还允许一键下载峰位数据，并支持强大的反向谱图查询功能—上传您的未知谱图，快速寻找匹配的已知化合物，极大加速结构解析。

3. 高度结构化，无缝集成：

统一易用格式：数据以广泛支持的JSON格式提供，简单易上手。

强大API接口：提供功能完善的API，让您能轻松将摩熵数据集成到自动化脚本、数据分析流水线或自定义应用程序中，告别繁琐的手动下载和整理。

完善文档支持：详尽的用户手册、API文档，大幅降低学习和使用门槛。

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4. 专有与独特价值点

物化性质数据，包含沸点、熔点、密度、LogP、pKa、溶解度等。

180万个化合物安全信息，集成多版本、权威的SDS（安全数据表），是实验室安全合规、风险评估和工艺安全设计的必备保障。

740万条商品信息（供应商、价格、规格、联系方式、官网），让研究人员能快速找到所需化学品，比较价格和货源，显著节省采购时间和研发成本。

专门收录的药物ADMET性质，为药物研发早期阶段的虚拟筛选、先导化合物优化和毒性预警提供关键决策支持，有助于降低后期临床失败风险。

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核心服务对象

摩熵化学数据集的核心服务对象，正是那些在分子与材料世界中孜孜以求的探索者和实践者。

用户群体	典型需求场景
化学家&合成研究员	设计新分子、优化合成路线、解析未知物、查阅反应条件与文献。
材料科学家&工程师	发现和设计新型功能材料（催化剂、电池材料、半导体、聚合物、纳米材料等），理解结构与性能关系。
计算化学家&模拟专家	为分子模拟、量子化学计算提供可靠的初始结构和参数验证数据。
药物研发人员&生物技术专家	从靶点验证、苗头化合物发现、先导化合物优化到临床前研究，全流程数据支持。
化学信息学家	开发新的化学数据分析方法、工具和算法。
AI/ML研究人员	训练和验证用于解决化学、材料、生物医药问题的下一代人工智能模型。
高校师生	进行前沿学术研究、完成学位论文、丰富教学内容与实验设计
产业界研发管理者	寻求提升研发效率、降低风险、加速产品上市的策略与工具支持。