DrugRepurposing, SARSCoV, Pseudomonas
包含药物重定位、SARS-CoV和铜绿假单胞菌三个子数据集，提供药物-蛋白质相互作用图和分子数据，用于感染性疾病药物重定位研究。
基本信息
资源简介
DrugRepurposing, SARSCoV, Pseudomonas
【数据集背景】
本数据集源站标题为《CLAIRE-COVID-T4/pyg-covid-datasets》。源站首次发布：2020-05-07。
【数据内容】
源站原始描述：COVID-related datasets for PyTorch-Geometric # COVID-related datasets for PyTorch-Geometric This repo contains some useful `InMemoryDataset`s for PyTorch-Geometric to be used for COVID-related tasks. To use these dataset you need the following packages: ## `DrugRepurposing` dataset This dataset provides - a set of drug structures, with user-defined graph-, node-, and edge-features; - a graph representing the Human protein-protein interactions; - the drugs interactions with the Human proteins, as…
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://github.com/CLAIRE-COVID-T4/pyg-covid-datasets
使用许可：MIT。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2020-05-17，引用时请注意版本时效。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/CLAIRE-COVID-T4/pyg-covid-datasets.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/CLAIRE-COVID-T4/pyg-covid-datasets/archive/refs/heads/master.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
Basic usage
In[1]: from covid import DrugRepurposing
In[2]: dr = DrugRepurposing(root=''./data/DR/'', virus=''SARS-CoV-2'')
Downloading https://www.drugbank.ca/releases/5-1-5/downloads/all-open-structures
Extracting DATA/DR/raw/all-open-structures
Downloading https://static-content.springer.com/esm/art%3A10.1038%2Fs41467-019-09186-x/MediaObjects/41467_2019_9186_MOESM4_ESM.xlsx
Downloading https://static-content.springer.com/esm/art%3A10.1038%2Fs41467-019-09186-x/MediaObjects/41467_2019_9186_MOESM3_ESM.xlsx
Downloading https://downloads.thebiogrid.org/Download/BioGRID/Latest-Release/BIOGRID-ORGANISM-LATEST.tab3.zip
Processing...
Done!
In[3]: dr
Out[3]: DrugRepurposing(4142)
In[4]: dr[0]
Out[4]: Data(edge_attr=[320], edge_index=[2, 320])
In[5]: ppi = dr.get_human_interactome()
In[6]: ppi
Out[6]: Data(edge_index=[2, 431056])
In[7]: ppi.num_nodes
Out[7]: 15970
In[8]: dr.get_virus_interactions()
Out[8]:
tensor([[ 3, 3, 3, ..., 1, 1, 1],
[ 5397, 7906, 3938, ..., 3212, 4693, 11010]])
In[9]: dr.get_drugs_interactions()
Out[9]:
tensor([[ 9, 9, 9, ..., 4116, 4116, 4116],
[1981, 3793, 9185, ..., 6996, 7305, 7324]])
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