Ames Mutagenicity Dataset

Name: Ames Mutagenicity Dataset
License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Keywords: AMES MUTAGENICITY

Datos de investigación

Ames Mutagenicity Dataset

Autores: Martínez, María Jimena Icon

; Sabando, María Virginia Icon

; Soto, Axel Juan Icon

; Roca Magadán, Carlos; Requena Triguero, Carlos; Campillo Martín, Nuria Eugenia; Páez, Juan A.; Ponzoni, Ignacio Icon

Publicador: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

Fecha de depósito: 04/08/2022

Fecha de creación: 2020

Clasificación temática:

Ciencias de la Información y Bioinformática

Resumen

El dataset contiene 5536 compuestos moleculares representados por su código SMILES y 1360 descriptores moleculares calculados con Mordred. Además, contiene las respectivas etiquetas para cada compuesto (1: mutagénico / 0: no mutagénico) para cada una de las cinco cepas (TA98, TA100, TA102, TA1535, TA1537) y una etiqueta general (Overall) que corresponde a la etiqueta de consenso utilizada para evaluar la predicción final del test de Ames. Los compuestos fueron compilados originalmente por el Istituto Superiore di Sanita’ (https://www.iss.it/isstox) y son el resultado de una etapa de preprocesamiento exhaustiva, que consta de diferentes pasos de filtrado, limpieza y canonicalización.

Información Técnica

El archivo .csv contiene la información necesaria para ser utilizado para tareas de modelado predictivo. Las columnas "TA98", "TA100", "TA102", "TA1535", "TA1537" corresponden a las etiquetas calculadas para cada cepa, mientras que la columna "Overall" corresponde a la etiqueta de consenso utilizada para evaluar la predicción final de mutagenicidad. La columna "Partition" muestra tres valores: "Train", "Internal" and "External", que permite identificar la partición de datos a la que cada compuesto fue asignado durante la experimentación. Todas las columnas restantes corresponden a los descriptores moleculares calculados usando Mordred. Para más información ver el archivo "README.txt".

Palabras clave: AMES MUTAGENICITY, MULTI-TASK LEARNING, DEEP LEARNING, QSAR MODELING

Alcance geográfico

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Identificador del recurso

URI: http://hdl.handle.net/11336/164306

Colecciones

Datos de Investigación(CCT - BAHIA BLANCA)
Datos de Investigación de CTRO.CIENTIFICO TECNOL.CONICET - BAHIA BLANCA

Datos de Investigación(ISISTAN)
Datos de Investigación de INSTITUTO SUPERIOR DE INGENIERIA DEL SOFTWARE

Citación

Martínez, María Jimena; Sabando, María Virginia; Soto, Axel Juan; Roca Magadán, Carlos; Requena Triguero, Carlos; Campillo Martín, Nuria Eugenia; Páez, Juan A.; Ponzoni, Ignacio; (2022): Ames Mutagenicity Dataset. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. (dataset). http://hdl.handle.net/11336/164306

Condiciones de uso

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