药物相互作用预测训练测试数据集DrugInteractionPredictionTrainingandTestingDataset-hoangtranba
数据来源：互联网公开数据
标签：药物相互作用, 药理学, 生物化学, 药物研发, 机器学习, 文本分析, 关系抽取, 预测模型
数据概述：
该数据集包含药物相互作用信息，记录了药物间的相互作用关系，用于训练和测试药物相互作用预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态药物相互作用信息。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球范围内的药物相互作用研究。
数据维度：包括“Drug1-Interaction-Drug2”字段，该字段描述了药物1、药物2及其相互作用类型。
数据格式：CSV格式，包含train (1)csv和test (2)csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于药物相互作用数据库或其他公开渠道，已进行结构化处理，方便进行机器学习任务。
该数据集适合用于药物相互作用预测、药理学研究、药物研发和药物安全评估等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于药物相互作用预测、药物基因组学、生物医学文本挖掘等领域的学术研究。
行业应用：为药物研发企业和临床药学提供数据支持，可用于药物不良反应预测、药物组合优化和新药研发等。
决策支持：支持药物警戒系统和临床决策支持系统的开发，帮助医生和药师更好地理解药物相互作用。
教育和培训：作为药理学、生物信息学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物相互作用。
此数据集特别适合用于探索药物相互作用的规律，构建预测模型，并优化药物治疗方案。
