权威的药物预测训练集资源
权威的药物预测训练集资源
那么,比较权威的资源一般就是Cancer Therapeutics Response Portal (CTRP) 和 Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC)
Cancer Therapeutics Response Portal (CTRP)
目前主要是CTRP v2,官网是:http://portals.broadinstitute.org/ctrp.v2.1/
481 compounds X 860 CCLs
correlations to copy-number and gene-expression data
mutation data integrate CCLE and Sanger/MGH calls
correlation and enrichment analysis on-the-fly
box-whisker visualization in addition to enrichment heatmaps
drill-down to scatter plots and concentration-response curves
flter by lineage/subtype, growth mode
Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC)
官网是:https://www.cancerrxgene.org/
如果是v2的版本,有809 Cell lines 以及 198 Compounds
如果是看v1版本,987 Cell lines 和 367 Compounds
资源都被整理好了
我们
权威的药物预测训练集资源相关推荐
- 手写数字图片识别+导入csv训练集+预测训练集+csv导出预测结果
手写数字图片识别+导入csv训练集+预测训练集+csv导出预测结果 题目来源: Dataset之MNIST:MNIST(手写数字图片识别+csv文件)数据集简介.下载.使用方法之详细攻略 导入csv训 ...
- 拒绝DNN过拟合,谷歌准确预测训练集与测试集泛化差异,还开源了数据集 | ICLR 2019...
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 深度神经网络(DNN)如今已经无处不在,从下围棋到打星际,DNN已经渗透到图像识别.图像分割.机器翻译等各种领域,并且总是表现惊艳. 然而 ...
- 训练集山准确率高测试集上准确率很低_拒绝DNN过拟合,谷歌准确预测训练集与测试集泛化差异,还开源了数据集 | ICLR 2019...
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 深度神经网络(DNN)如今已经无处不在,从下围棋到打星际,DNN已经渗透到图像识别.图像分割.机器翻译等各种领域,并且总是表现惊艳. 然而, ...
- R语言决策树、bagging、随机森林模型在训练集以及测试集的预测结果(accuray、F1、偏差Deviance)对比分析、计算训练集和测试集的预测结果的差值来分析模型的过拟合(overfit)情况
R语言决策树.bagging.随机森林模型在训练集以及测试集的预测结果(accuray.F1.偏差Deviance)对比分析.计算训练集和测试集的预测结果的差值来分析模型的过拟合(overfit)情况 ...
- python基于模型对测试集和训练集的预测概率结果文件可视化模型的校准曲线、多个模型的校准曲线(calibration curve)
python基于模型对测试集和训练集的预测概率结果文件可视化模型的校准曲线.多个模型的校准曲线(calibration curve) 目录
- 【数据挖掘】分类任务简介 ( 分类概念 | 分类和预测 | 分类过程 | 训练集 | 测试集 | 数据预处理 | 有监督学习 )
文章目录 I . 分类概念 II . 分类 ( 离散值 ) 和 预测 ( 连续值 ) III . 分类过程 IV . 分类过程中使用的数据集 ( 训练集 | 测试集 | 新数据 ) V . 数据预处理 ...
- python基于训练集预测_Python中训练集/测试集的分割和交叉验证
原标题:Python中训练集/测试集的分割和交叉验证 嗨,大家好!在上一篇关于Python线性回归的文章之后,我认为撰写关于切分训练集/测试集和交叉验证的文章是很自然的,和往常一样,我将对该主题进行简 ...
- 第5章【思考与练习2】将数据集划分为训练集与测试集,查看决策树分类器的性能。 将例5-3中的分类器保存到文件中,然后重新加载预测给出的新数据。
P101思考与练习2 1.将数据集划分为训练集与测试集,查看决策树分类器的性能. #1. #划分为测试集与训练集 import pandas as pd data = pd.read_csv('dat ...
- 训练集产生的onehot编码特征如何在测试集、预测集复现
数据处理中有时要用到onehot编码,如果使用pandas自带的get_dummies方法,训练集产生的onehot编码特征会跟测试集.预测集不一样,正确的方式是使用sklearn自带的OneHotE ...
最新文章
- jQuery Mobile设置边距的宽度和颜色
- iOS开发之用到的几种锁整理
- 【以太坊】在测试网络上发布智能合约
- 路由表中没有与提供的值匹配的路由
- java使用:: 表达式_Java 13:切换表达式的增强功能
- Oracle 创建表空间,用户,赋值(简装)
- sip hold 解决方法【原创】
- java strim性能_Java代码性能优化总结
- VS 的编译选项 build下的 platform target -- Any CPU和x86有什么影响?
- Chrome开发者工具对于异常请求不显示Response内容
- k2p php服务器,网件R6800与斐讯K2P之间的mu-mimo测试
- 二、正确看待博弈论和经典理论的理论定位
- Mysql 8踩坑之1054(42S22):Unkown column ‘password‘ in ‘field list‘ 与1251- Client deos not support authen
- 解决网易云课堂不能进入的问题
- matplotlib在一张图中画两条线
- RC电路充放电时间的计算
- 三极管流水灯电路设计
- c语言函数大全 pdf,C语言标准库函数大全.pdf
- java代码设置路由
- 《松本行弘的程序世界》浅读笔记