数据集概述
本数据集包含论文“In-Silico Identification of Novel Pharmacological Synergisms: The Trabectedin Case”相关的原始数据，聚焦于通过计算方法识别抗癌药物trabectedin的潜在协同作用药物，涉及基因表达分析、药物重定位策略及信号通路关联等内容。
文件详解
- 文件名称：Zenodo.docx
- 文件格式：DOCX
- 字段映射介绍：未提供具体字段信息，文件内容为论文相关的原始数据文档，包含药物协同作用计算识别研究的实验数据、分析结果及相关支撑信息。
数据来源
论文“In-Silico Identification of Novel Pharmacological Synergisms: The Trabectedin Case”
适用场景
- 肿瘤药物协同作用研究: 分析trabectedin与其他药物（如丝裂霉素-c、拓扑异构酶抑制剂等）的潜在协同机制。
- 药物重定位策略验证: 基于转录组数据和Connectivity Map数据库，验证计算驱动的药物重定位方法有效性。
- 信号通路关联分析: 探究trabectedin及协同药物对细胞周期、PPARalpha、Rho GTPases等通路的调控作用。
- 抗癌药物研发支持: 为新型肿瘤联合用药方案的设计提供计算生物学层面的参考依据。
