连接药物相互作用机制与临床严重程度分级的酶解析数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23169653

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 1.3 MB。

数据说明

包含1，900个无序药物对、240种药物和3，072条药物对-蛋白质-方向记录的快照，将药物相互作用机制与临床严重程度分级关联起来。一个经SHA验证的脚本从归因快照和448种化合物标识符桥接快照中重建全部八个主记录列。一次官方UniProt审计（2026_03版本）将所有35个蛋白质登录号解析为经过审阅的人类基因，并更正了两个来源标签：Q4U2R8为SLC22A6/OAT1，Q8TCC7为SLC22A8/OAT3。DDInter严重程度分级不再分发；scripts/rebuild_severity.py从用户自行下载的DDInter 2.0中在本地重建这些分级，并依据记录的指纹进行验证。该发布版本包含完整的九基因描述性分析及一个不相交比较组、单基因敏感性分析、聚合参考成员计数、数据字典、来源清单、校验和、验证代码以及一个离线浏览器。作者编写的代码采用MIT许可；作者创建的文档和图表采用CC BY 4.0许可；第三方输入保留其来源条款（见LICENSES.md）。为同名的《Scientific Data》数据描述符提供支持。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。