使用AlphaFold2、RoseTTAFold2和ESMFold进行离子通道结构建模
内容涉及电压门控离子通道,包括人源电压门控钠通道NaV1.8、钙通道CaV1.1和钾通道KV1.3,并将三种深度学习方法的结构模型与相应冷冻电镜结构进行比较

基本信息
资源简介
使用AlphaFold2、RoseTTAFold2和ESMFold进行离子通道结构建模
Structural modeling of ion channels using AlphaFold2, RoseTTAFold2, and ESMFold
该数据集来自search.dataone.org,主题为利用AlphaFold、RoseTTAFold和ESMFold对离子通道进行结构建模。内容涉及电压门控离子通道,包括人源电压门控钠通道NaV1.8、钙通道CaV1.1和钾通道KV1.3,并将三种深度学习方法的结构模型与相应冷冻电镜结构进行比较。可用于离子通道分子机制研究及蛋白质结构预测方法评估(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):离子通道在人体生理学中发挥关键作用,是药物发现的重要靶点。离子通道的原子尺度结构为从根本上理解通道门控与调控的分子机制提供了宝贵见解。近期基于深度学习的计算方法(如AlphaFold、RoseTTAFold和ESMFold)的突破已改变了蛋白质结构预测与设计的研究。我们综述了AlphaFold、RoseTTAFold和ESMFold在离子通道结构建模中的应用,使用代表性电压门控离子通道,包括人源电压门控钠(NaV)通道NaV1.8、人源电压门控钙(CaV)通道CaV1.1和人源电压门控钾(KV)通道KV1.3。我们将NaV1.8、CaV1.1和KV1.3的AlphaFold、RoseTTAFold和ESMFold结构模型与相应的冷冻电镜结构进行了比较
【主题与分类】
主题标签:Biophysics、Sodium channels、Ion channels、Calcium channels、Potassium channels。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aaa1a2d95676eb99c6fc0ab7cc6f2786a8f06e6f29b50a46e2819dc4f33576d47
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
离子通道在人体生理学中发挥关键作用,是药物发现的重要靶点。离子通道的原子尺度结构为从根本上理解通道门控和调控的分子机制提供了宝贵见解。近年来,基于深度学习的计算方法(如AlphaFold、RoseTTAFold和ESMFold)取得突破性进展,改变了蛋白质结构预测与设计领域的研究。我们以具有代表性的电压门控离子通道为例,包括人电压门控钠(NaV)通道NaV1.8、人电压门控钙(CaV)通道CaV1.1和人电压门控钾(KV)通道KV1.3,综述了AlphaFold、RoseTTAFold和ESMFold在离子通道结构建模中的应用。我们将NaV1.8、CaV1.1和KV1.3的AlphaFold、RoseTTAFold和ESMFold结构模型与相应的冷冻电镜结构进行比较,以评估其相似性和差异性的细节。我们的发现揭示了其优势与局限……,,,# 使用AlphaFold2、RoseTTAFold2和ESMFold进行离子通道的结构建模 本README文件由Vladimir Yarov-Yarovoy于2024-03-07生成。## 一般信息 1.
数据集标题:hERG通道的结构建模:使用Rosetta进行药物相互作用研究。作者信息 A. 主要研究者联系信息 姓名:Vladimir Yarov-Yarovoy 机构:加利福尼亚大学戴维斯分校 地址:美国加利福尼亚州戴维斯 电子邮件:yarovoy@ucdavis.edu 3. 数据收集日期(单日期、范围、近似日期):2023年5月至12月 4. 数据收集地理位置:美国加利福尼亚州戴维斯 5. 支持数据收集的资助来源信息:美国国家神经疾病和中风研究所资助项目:1R61NS127285 美国国家心肺血液研究所资助项目:1R01HL159304 Natio
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




