VI型胶原α3链降解组基础图谱
它系统映射 COL6A3 周转与酶加工可能产生的肽段片段,提供以降解组为中心的视角,面向蛋白质组学、降解组学、质谱、细胞外基质生物学、结缔组织研究、脂肪与代谢生物学、肌肉生物学及生物标志物发现等领域的研究者开放获取(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Unive

基本信息
资源简介
VI型胶原α3链降解组基础图谱
Collagen-alpha-3(VI)-chain Degradome Foundation Atlas
该数据集为 Collagen Alpha-3(VI) Degradome Foundation Atlas(Version 1),是对人胶原蛋白 alpha-3(VI)(COL6A3)经蛋白水解切割产生的理论肽段图谱的综合性计算机模拟重建。它系统映射 COL6A3 周转与酶加工可能产生的肽段片段,提供以降解组为中心的视角,面向蛋白质组学、降解组学、质谱、细胞外基质生物学、结缔组织研究、脂肪与代谢生物学、肌肉生物学及生物标志物发现等领域的研究者开放获取(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该 Figshare 仓库托管 Collagen Alpha-3(VI) Degradome Foundation Atlas(版本 1),这是通过人胶原蛋白 alpha-3(VI)(COL6A3)的蛋白水解切割生成的理论肽段图谱的综合性计算机模拟重建。该图谱为从事蛋白质组学、降解组学、质谱、细胞外基质生物学、结缔组织研究、脂肪与代谢生物学、肌肉生物学以及生物标志物发现的研究人员提供开放获取的计算参考。通过系统映射由 COL6A3 周转和酶加工产生的潜在肽段片段,该数据集提供了以降解组为中心的视角,展示在细胞外基质重塑和组织特异性蛋白水解过程中可能生成的动态肽段群体。生物学背景:由 COL6A3 编码的胶原蛋白 alpha-3(VI) 是三种主要 alpha
【主题与分类】
主题标签:Neurosciences not elsewhere classified。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://rdr.ucl.ac.uk/articles/dataset/Collagen-alpha-3_VI_-chain_Degradome_Foundation_Atlas/34030770
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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源站:https://doi.org/10.5522/04/34030770
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
本Figshare存储库托管了胶原蛋白α-3(VI)降解组基础图谱(版本1),这是通过人类胶原蛋白α-3(VI)(COL6A3)的蛋白水解切割生成的理论肽段景观的全面计算机模拟重建。该图谱为蛋白质组学、降解组学、质谱分析、细胞外基质生物学、结缔组织研究、脂肪与代谢生物学、肌肉生物学以及生物标志物发现领域的研究人员提供了一个开放获取的计算参考。通过系统性地绘制由COL6A3周转和酶促加工产生的潜在肽段片段,该数据集提供了一个以降解组为中心的视角,展示了在细胞外基质重塑和组织特异性蛋白水解过程中可能产生的动态肽段群体。生物学背景:由COL6A3编码的胶原蛋白α-3(VI)是形成VI型胶原蛋白的三条主要α链之一,VI型胶原蛋白是一种特殊的细胞外基质胶原蛋白,可组装成特征性的串珠状微纤维。
VI型胶原蛋白有助于细胞外基质的组织,并介导细胞与其周围基质环境之间的相互作用。COL6A3在多种结缔组织及其他组织中表达,尤其与骨骼肌、脂肪组织以及正在进行细胞外基质重塑的组织相关。α-3(VI)链在VI型胶原蛋白中具有独特的结构特征,含有延伸的球状结构域,这些结构域有助于细胞外基质内的相互作用。VI型胶原蛋白经历持续的合成、组装、重塑和蛋白水解周转。因此,COL6A3的蛋白水解加工可促进细胞外肽片段的生成,这些片段可能包含与完整蛋白质测量不同的生物学信息。绘制理论上的COL6A3片段图谱为研究VI型胶原蛋白衍生肽作为潜在指标奠定了基础,这些指标可能用于
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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