以溯源为中心的药物相互作用数据集
计算机与社会
2015-07-21 v1
摘要
多年来，多项研究已证明能够通过从文献（MEDLINE）、电子健康记录、公共数据库（Drugbank）等中进行数据挖掘来识别潜在的药物相互作用。虽然这些方法中的每一种都经过了适当的统计验证，但它们并未将彼此之间的重叠作为决策变量之一加以考虑。在本文中，我们提出了关联药物相互作用（LIDDI），这是一个基于纳米出版物的公开 RDF 数据集，具有可信的 URI，涵盖了部分被引用最多的预测方法和来源，旨在为研究人员提供一种资源，以便将他人的工作成果整合到自己的预测方法中。由于利用外部资源的主要障碍之一是药物名称与所用标识符之间的映射问题，我们还提供了我们精心整理的映射集，以便能够比较我们在数据集中聚合的多个来源。
引用
@article{arxiv.1507.05408,
title = {Provenance-Centered Dataset of Drug-Drug Interactions},
author = {Juan M. Banda and Tobias Kuhn and Nigam H. Shah and Michel Dumontier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1507.05408},
year = {2015}
}
备注
In Proceedings of the 14th International Semantic Web Conference (ISWC) 2015