视网膜色素变性机制功能图谱的附加文件4：治疗靶点发现的机器学习方法
该数据集以表格形式呈现，包含所有已知药物靶点在视网膜色素变性机制图电路上的SHAP评分，数据模态为结构化文本表格，主要用于通过机器学习方法分析RP疾病机制，以识别潜在治疗靶点，支持眼科研究和药物开发工作。
创建时间2024-08-14
更新时间2024-08-18
原始链接
https://springernature.figshare.com/articles/dataset/Additional_file_4_of_The_mechanistic_functional_landscape_of_retinitis_pigmentosa_a_machine_learning-driven_approach_to_therapeutic_target_discovery/26677826/1
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资源简介
该数据集是研究论文《视网膜色素变性的机制功能图谱：一种机器学习驱动的治疗靶点发现方法》的附加文件4，具体为表S4。它包含了所有已知药物靶点（KDT）在视网膜色素变性（RP）机制图电路上的SHAP（SHapley Additive exPlanations）评分表格，用于量化每个靶点对RP疾病机制通路的重要性。数据来源于机器学习模型对RP生物网络的分析，旨在识别关键治疗靶点，主要应用于眼科疾病研究、药物发现和精准医疗领域。
提供机构：Rian, Kinza; Loucera, Carlos; Velasco, Sheyla; Esteban-Medina, Marina; Peña-Chilet, Maria; Dopazo, Joaquin; Olivares-González, Lorena; Rodrigo, Regina
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