数据集概述
本数据集围绕缺血性脑卒中再灌注损伤治疗展开，通过深度学习筛选MRTF-A核转位激动剂，并验证其突触神经保护效应。包含分子对接、模型训练、ADME/T预测、动物实验等多环节的原始数据与分析文件，为相关药物研发与机制研究提供支持。
文件详解
- 原始数据文件（按图表分类）：
- Fig1相关文件：包含MCAO/R、Sham等实验组的TTC染色图片（.jpg、.tif格式）及HE染色组织图片，记录大鼠脑损伤情况；Fig1.xlsx存储实验数据。
- Fig2相关文件：包含免疫荧光、TEM（透射电镜）图片及Fig2.xlsx数据文件，涉及突触结构观察。
- Fig3相关文件：深度学习模型代码（.txt）、训练与预测数据（.csv）、分子对接结果（.csv、.bat）及模型评估文件，用于激动剂筛选。
- Fig4相关文件：候选药物ADMET预测表格（.docx）、分子骨架分析代码（.txt）及预测结果（.csv）。
- Fig6、Fig7相关文件：以.xlsx格式存储实验数据，涉及体内药效验证。
- 其他文件：包含分子动力学模拟相关的.mdp、.gro等格式文件，记录分子相互作用模拟过程。
适用场景
- 药物研发：用于缺血性脑卒中再灌注损伤治疗药物的高通量筛选与机制验证。
- 深度学习应用：探索AttentiveFP模型在分子结合亲和力预测中的优化与应用。
- 神经科学研究：分析MRTF-A核转位对突触结构与功能的保护机制。
- 分子药理学：研究小分子化合物与G-actin的相互作用及激动剂筛选策略。
