数据集概述
本数据集包含DABI-DDI项目的代码执行说明与实验资源，涵盖Bayes模型和Mymodel模型的实验代码、结果文件、环境依赖及文档。通过运行指定文件可获取药物不良反应后验概率、模型性能对比图表等，支持药物组合不良反应的高置信度识别与模型性能分析。
文件详解
- 文件名称：Bayes.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含Bayes文件夹，内有bayes_train.py文件，执行后可输出基于FAERS数据集的不良反应后验概率、AUC曲线对比图、药物组合不良反应概率及置信水平
- 文件名称：Mymodel (2).zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含Mymodel文件夹，内有create_data.py（用于创建数据集）、mymodel_train.py（用于模型训练验证）、BAN.py（用于可视化生物属性网络），实验结果保存于result文件夹，含模型性能对比、 ablation研究结果、ROC曲线对比图
- 文件名称：figure.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含实验生成的图表文件，如AUC曲线对比图、ROC曲线对比图等可视化结果
- 文件名称：requirements.txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：列出实验所需Python库及版本，包括albumentations、defusedxml、efficientnet-pytorch、h5py等
- 文件名称：Documentation - Eng.docx
- 文件格式：DOCX
- 字段映射介绍：DABI-DDI项目的英文说明文档，涵盖实验背景、代码执行流程、结果解释等内容
适用场景
- 药物相互作用不良反应预测: 利用Bayes模型输出的后验概率与置信水平，识别高风险药物组合
- 药物安全信号检测: 通过Bayes模型与信号检测算法的AUC曲线对比，评估模型在药物不良反应信号检测中的性能
- 模型性能分析: 基于Mymodel的实验结果，对比所提模型与其他模型的性能，开展ablation研究
- 生物属性网络可视化: 执行BAN.py文件，可视化药物或不良反应相关的生物属性网络结构
- 实验环境复现: 参考requirements.txt配置Python环境，复现DABI-DDI项目的模型训练与实验流程
