人类系统性AA淀粉样变性(血管变异型)淀粉样蛋白原纤维结构数据集

该数据集提供了人类系统性AA淀粉样变性(血管变异型)的淀粉样蛋白原纤维结构数据,数据模态为通过电子显微镜技术获取的高分辨率(2.56 Å)蛋白质结构数据,主要包含淀粉样蛋白A的分子构象信息,可用于研究淀粉样蛋白的聚集机制、AA型系统性淀粉样变性的病理基础,并为相关疾病的药物研发和诊断方法提供结构生物学依据。

Protein Data Bank Japan
2024-07-24 更新
浏览 19
淀粉样蛋白结构系统性AA淀粉样变性
Amyloid Fibril from Human Systemic AA Amylosis (Vascular Variant)

基本信息

创建/更新时间
2024-07-24

资源简介

人类系统性AA淀粉样变性(血管变异型)淀粉样蛋白原纤维结构数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Amyloid fibril from human systemic AA amyloidosis (vascular variant)》。

【数据内容】

源站原始描述:Amyloids, Vascular AA, SAA, Cryo-EM, PROTEIN FIBRIL

【数据结构与技术规格】

数据集 DOI:10.1038/s41467-022-34636-4。

【主题与分类】

主题标签:PROTEIN FIBRIL。

【获取与许可】

源站页面:https://www.rcsb.org/structure/7ZKY

规范引用:Amyloid fibril structure from the vascular variant of systemic AA amyloidosis. (2022) Nat Commun

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://pdbj.org/mine/summary/7zky

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

该数据集包含人类系统性AA淀粉样变性(血管变异型)的淀粉样蛋白原纤维结构数据。数据来源于人类样本,通过电子显微镜技术(分辨率为2.56 Å)获取,主要包含淀粉样蛋白A的结构信息。该数据集由Banerjee, S, Schmidt, M, Faendrich, M等研究人员于2022年4月13日提交,并于2022年12月7日公开发布。主要研究方向包括淀粉样蛋白的结构解析、AA型系统性淀粉样变性的病理机制研究,以及相关疾病的诊断和治疗靶点探索。相关研究成果已发表于《自然通讯》期刊(2022年,第13卷)。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案