कार्बनिक यौगिकों की घुलनशीलता रसायन विज्ञान, सामग्री विज्ञान और फार्मास्यूटिकल्स में उनके अनुप्रयोगों के लिए एक महत्वपूर्ण गुण है। हालांकि, किसी भी विलायक में आणविक संरचना से घुलनशीलता मानों की भविष्यवाणी करना, पानी के अलावा, आधुनिक केमिन्फॉर्मेटिक्स में एक चुनौतीपूर्ण कार्य बना हुआ है, जिसका एक मुख्य कारण बड़े और विविध डेटासेट की कमी है। इस अंतर को पाटने के लिए, शोधकर्ताओं ने बिगसोलडीबी 2.0 जारी किया है, जो कार्बनिक यौगिकों की घुलनशीलता डेटा का एक व्यापक डेटासेट है।
यह नया डेटासेट 213 विभिन्न विलायकों में 1,448 कार्बनिक यौगिकों के लिए 103,944 प्रयोगात्मक घुलनशीलता मानों को समेकित करता है। यह डेटा 243 से 425 केल्विन के तापमान की सीमा में मापा गया था और 1,595 सहकर्मी-समीक्षित लेखों से निकाला गया था। डेटा को मानकीकृत किया गया है और इसे मशीन-पठनीय प्रारूप में प्रस्तुत किया गया है, जिससे डेटा-संचालित विश्लेषण को सुगम बनाया जा सके। इस पहल के साथ, एक वेब-आधारित टूल भी विकसित किया गया है जो डेटासेट के भीतर विज़ुअलाइज़ेशन और खोज की सुविधा प्रदान करता है।
बिगसोलडीबी 2.0 का निर्माण केमिन्फॉर्मेटिक्स के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। यह डेटासेट विशेष रूप से मशीन लर्निंग मॉडल के विकास और सत्यापन के लिए एक व्यापक बेंचमार्क के रूप में काम करेगा, जिसका लक्ष्य घुलनशीलता की भविष्यवाणी की सटीकता में सुधार करना है। इस तरह के एक बड़े और सुव्यवस्थित डेटासेट की उपलब्धता शोधकर्ताओं को अधिक विश्वसनीय भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने में सक्षम बनाएगी, जो दवा की खोज और सामग्री विकास जैसे क्षेत्रों में अनुसंधान को गति दे सकती है।
शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला है कि बिगसोलडीबी 2.0 घुलनशीलता की भविष्यवाणी के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने के लिए एक व्यापक बेंचमार्क के रूप में काम करता है। यह डेटासेट उन अनुप्रयोगों में महत्वपूर्ण है जहां यौगिकों के व्यवहार को समझने के लिए उनकी घुलनशीलता एक महत्वपूर्ण कारक है। इस डेटासेट की उपलब्धता से इस क्षेत्र में नवाचार और प्रगति को बढ़ावा मिलने की उम्मीद है, जिससे वैज्ञानिक समुदाय को अधिक सटीक और कुशल समाधान विकसित करने में मदद मिलेगी। यह विकास विभिन्न वैज्ञानिक और औद्योगिक डोमेन में अनुसंधान और विकास को तेज करने की क्षमता रखता है जहां घुलनशीलता एक महत्वपूर्ण कारक है।