La comunidad de investigación en quimioinformática celebra la publicación de BigSolDB 2.0, una base de datos ampliada que recopila datos experimentales de solubilidad para compuestos orgánicos en una variedad de disolventes. Este recurso aborda el desafío persistente de predecir con precisión la solubilidad de moléculas orgánicas en disolventes distintos del agua, una tarea crucial para aplicaciones en química, ciencia de materiales y el sector farmacéutico.
BigSolDB 2.0 contiene un total de 103,944 valores de solubilidad experimental, abarcando 1,448 compuestos orgánicos y 213 disolventes diferentes. Estos datos fueron meticulosamente recopilados de 1,595 artículos revisados por pares y cubren un rango de temperaturas de 243 a 425 Kelvin. La estandarización de las estructuras moleculares de solutos y disolventes, junto con los datos de solubilidad, en un formato legible por máquina, facilita el análisis basado en datos y el desarrollo de modelos predictivos más robustos.
Para mejorar la accesibilidad y utilidad de este valioso recurso, los investigadores han desarrollado una herramienta web interactiva que permite la visualización y búsqueda dentro de la base de datos. Esta iniciativa no solo proporciona un punto de referencia integral para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático destinados a predecir la solubilidad, sino que también subraya la creciente importancia de los conjuntos de datos grandes y bien curados en el avance de la quimioinformática.
La capacidad de predecir con precisión la solubilidad es fundamental, no solo para el descubrimiento de fármacos, sino también para la optimización de procesos químicos y el desarrollo de nuevos materiales. Al proporcionar un conjunto de datos estandarizado y a gran escala, BigSolDB 2.0 capacita a los investigadores para refinar sus modelos predictivos, acelerando así la innovación y el descubrimiento en diversas disciplinas científicas y tecnológicas.