数据集概述
本数据集为论文《Machine learning in mass spectrometry: A MALDI-TOF MS approach to phenotypic antibacterial screening》的配套数据，包含基于MALDI-TOF质谱技术结合机器学习的抗菌表型筛选相关信息，支持非商业学术用途（需引用原文献），商业使用需联系海德堡大学获取授权。
文件详解
- 文件名称：LvO_CDK_PhenoMS-ML.zip
- 文件格式：ZIP（压缩包）
- 字段映射介绍：压缩包内包含与质谱机器学习抗菌表型筛选研究相关的数据集文件，具体字段需解压后查看原始内容（无预览信息）
数据来源
论文《Machine learning in mass spectrometry: A MALDI-TOF MS approach to phenotypic antibacterial screening》（Journal of Medicinal Chemistry, 2020）
适用场景
- 抗菌药物研发: 用于基于MALDI-TOF质谱技术的抗菌化合物表型筛选模型训练与验证
- 质谱机器学习应用: 研究机器学习算法在质谱数据解析中的优化与效果评估
- 药物筛选方法学研究: 分析MALDI-TOF MS结合机器学习技术在抗菌表型筛选中的可行性与优势
- 学术科研验证: 支持非商业学术场景下对原论文研究方法与结果的复现及拓展分析
