性别相关心律失常分子机制解析

该数据集围绕女性性别作为遗传性与获得性心律失常独立风险因素的分子机制展开,关注雌二醇、孕酮与睾酮等性激素对心脏离子通道的差异化作用

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蛋白质ArrhythmiaMolecular dynamicsSex hormonesMolecular dockinghERG channelLong QT syndrome
Elucidation of molecular mechanisms of sex-based arrhythmias

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

性别相关心律失常分子机制解析

Elucidation of molecular mechanisms of sex-based arrhythmias

该数据集围绕女性性别作为遗传性与获得性心律失常独立风险因素的分子机制展开,关注雌二醇、孕酮与睾酮等性激素对心脏离子通道的差异化作用。数据涉及人Kv11.1钾通道(hERG通道)与激素相互作用的分子动力学与分子对接研究,可用于探索药物诱导长QT综合征的性别差异机制,支持心律失常风险预测与离子通道相关研究(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):女性性别已被证明是遗传性和获得性心脏节律异常(如长QT综合征(LQTS)及相关心律失常)的独立风险因素。值得注意的是,女性性别是药物诱导获得性LQTS高达70%患病率的关键因素,然而解释这一现象的基本分子机制尚未被充分理解。既往实验和临床研究表明,这可能与性激素(雌二醇、孕酮和睾酮)水平差异有关,这些激素在促心律失常倾向中发挥相反作用,加剧或减轻突变或药物对心脏离子通道的影响。在美国心脏协会(AHA)资助的职业发展奖19CDA34770101“性别相关心律失常分子机制解析”中,我们聚焦于激素与人Kv11.1钾通道(编码

【主题与分类】

主题标签:Arrhythmia、Molecular dynamics、Sex hormones、Molecular docking、hERG channel、Long QT syndrome。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A370072b36d27b048b4f9889f26a89d146fc0b86b964d65aa522abc0c499dc929

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    • 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

女性已被证明是遗传性和获得性心律异常的独立危险因素,如长QT综合征(LQTS)及相关心律失常。值得注意的是,女性是药物诱导的获得性LQTS高达70%患病率的关键因素,然而,解释这一现象的基本分子机制尚不清楚。

既往实验和临床研究表明,这可能与性激素(雌二醇、孕酮和睾酮)水平差异有关,这些激素在致心律失常倾向中发挥相反作用,加剧或减轻突变或药物对心脏离子通道的影响。在美国心脏协会(AHA)资助的职业发展奖19CDA34770101“基于性别的心律失常分子机制阐明”中,我们重点关注激素与人Kv11.1钾通道(由hERG——人类Ether-à-go-go相关基因编码)的相互作用,该通道是心脏动作电位复极的主要贡献者……该数据集通过分子动力学(MD)模拟和基于片段的配体竞争饱和位点识别(SILCS)分子对接计算收集,所用野生型hERG钾通道模型基于冷冻电镜(cryo-EM结构),PDB ID:5VA2。模型中使用了孔道和电压传感域残基405-668。使用Rosetta结构建模进行缺失环的从头构建。

在约260个1-棕榈酰-2-油酰-sn-甘油-3-磷酸胆碱(POPC)脂质双分子层中,由0.15 M KCl水溶液浸泡的hERG通道模型,以及一个最初置于水溶液中的激素分子,在……条件下。所有模拟均使用NAMD 2.13或更高版本,在NPT系综中于310 K和1 atm压力下运行,采用Nose-Hoover恒温器和Langevin活塞恒压器。非键相互作用采用标准截断方案和粒子网格Ewald(PME)方法。采用标准CHARMM生物分子力场(脂质使用C36,蛋白质使用CHARMM36m)。

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

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