Combination Antimicrobial Therapies

we developed a combined experimental-computational approach to predict drug-drug interactions using high-throughput metabolomics. The approach was tested on 1,279 pharmacologically diverse drugs applied to the gram-negative bacterium Escherichia coli.

本研究开发了一种实验-计算联合方法，借助高通量代谢组学（high-throughput metabolomics）技术预测药物间相互作用（drug-drug interactions）。该方法以1279种药理学特性各异的药物为测试对象，将这些药物施用于革兰氏阴性菌大肠杆菌（Escherichia coli）中并开展了验证测试。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集通过高通量代谢组学方法，测量了大肠杆菌BW25113菌株在1279种不同化学药物处理下的969种代谢物相对丰度变化，用于预测药物间相互作用。它包含代谢物Z分数、酶定位分数等数据，并提供了火山图、相似性评分算法等工具，以支持联合抗菌疗法的探索与预测。