数据集概述
本数据集为基于图Transformer的大规模药物重定位研究（DDA-GTN）相关数据，包含Mdataset数据集及交叉验证数据划分、训练模型参数和预测结果。数据围绕药物-基因-疾病异质关联网络构建，用于支持药物重定位研究中的模型训练与验证，共包含3个文件。
文件详解
- README.md
- 文件格式：MD
- 字段映射介绍：说明数据集内容，包括Data文件夹（含Mdataset的5折交叉验证输入数据、结果、完整数据集及案例研究文档）和result文件夹（含日志等）的存储要求与结构。
- result.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩文件，包含DDA-GTN研究中的训练模型参数、预测结果及相关日志文件。
- Data.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩文件，包含Mdataset数据集、其5折交叉验证数据划分、案例研究所需文档及相关输入数据。
适用场景
- 药物重定位模型训练：利用药物-基因-疾病异质关联网络数据训练图Transformer模型，开发大规模药物重定位方法。
- 生物信息学研究：分析药物、基因与疾病间的异质关联关系，探索潜在药物作用机制。
- 交叉验证方法验证：基于Mdataset的5折交叉验证数据，评估药物重定位模型的性能与稳定性。
- 药物研发辅助：通过模型预测结果，挖掘已上市药物的新适应症，加速药物重定位进程。
