药物相互作用副作用预测数据集DrugInteractionSideEffectPredictionDataset-omarmetwally711
数据来源：互联网公开数据
标签：药物相互作用，副作用，药物化学，分子结构，机器学习，生物信息学，数据挖掘，化学信息学
数据概述：
该数据集包含药物相互作用相关的副作用数据，旨在用于预测药物间的潜在不良反应。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球范围内的药物相互作用研究。
数据维度：包括药物的化学结构信息（X1, X2）、药物标识符（ID1, ID2）、副作用名称（Side Effect Name）以及一个表示副作用严重程度的指标（Y）。
数据格式：提供两种格式的数据，CID_mapping.json为JSON格式，twosides.csv为CSV格式，方便数据处理与分析。CSV文件包含药物对组合和对应的副作用信息。
来源信息：数据来源未明确，但数据内容涉及药物的化学结构和副作用信息，可能来自于药物数据库、临床试验数据或文献资料。已进行数据清洗和结构化处理。
该数据集适合用于药物相互作用预测、副作用分析、药物研发等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于药物相互作用、副作用预测、药物设计等领域的学术研究，如药物不良反应预测、药物组合优化等。
行业应用：为制药企业、生物技术公司提供数据支持，特别是在药物研发、临床试验、药物警戒等方面。
决策支持：支持药物研发过程中的风险评估、药物配伍禁忌的识别与规避。
教育和培训：作为药物化学、生物信息学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解药物相互作用和副作用分析。
此数据集特别适合用于探索药物结构与副作用之间的关联，以及预测药物组合可能产生的副作用，帮助用户实现药物安全性评估、优化药物治疗方案等目标。
