数据集概述
本数据集是针对疟疾治疗药物重定位的计算机模拟研究结果，包含14类现有药物与7种疟原虫靶点的分子对接结合亲和力数据。研究以氯喹和双氢青蒿素为参考化合物，通过虚拟筛选挖掘已有药物的潜在抗疟活性，为抗疟新药研发提供候选方向。
文件详解
- 文件名称：Drug Repurposing for malaria therapy_An in silico study.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含14类药物（抗生素、降压药、抗炎药等）与7种疟原虫靶点（1CET、3QVI、6GJG、3BPF、3BPM、3F9Q、1LS5）的分子对接结合亲和力数据，以及分子对接网格参数（中心坐标x/y/z、尺寸x/y/z）。
数据来源
Drug Bank（https://go.drugbank.com/）、Protein Data Bank（https://www.rcsb.org/）
适用场景
- 抗疟药物研发：通过现有药物的虚拟筛选结果，快速识别具有潜在抗疟活性的候选药物。
- 疟原虫靶点研究：分析不同药物与疟原虫关键靶点的结合特性，助力靶点机制解析。
- 药物重定位应用：探索已有药物在疟疾治疗领域的新用途，缩短新药研发周期。
- 分子对接技术验证：基于参考化合物的对接结果，验证计算机模拟方法在抗疟药物筛选中的有效性。
