溶酶体酶与单基因代谢靶点（SMN1、GBA、HEXA、G6PD、GAA、GLA）的精细坐标结构与口袋分析数据集
本数据集聚焦溶酶体酶与单基因代谢靶点（SMN1、GBA、HEXA、G6PD、GAA、GLA），提供精细坐标结构与口袋分析结果
基本信息
资源简介
溶酶体酶与单基因代谢靶点（SMN1、GBA、HEXA、G6PD、GAA、GLA）的精细坐标结构与口袋分析数据集
Refined Coordinate Structures and Pocket Analyses for Lysosomal Enzymes and Monogenic Metabolic Targets (SMN1, GBA, HEXA, G6PD, GAA, GLA)
本数据集聚焦溶酶体酶与单基因代谢靶点（SMN1、GBA、HEXA、G6PD、GAA、GLA），提供精细坐标结构与口袋分析结果。源站描述以SMN1、GBA、HEXA为例，给出基于ESMFold-V2的构象稳定性指标（pLDDT、发育稳定性指数）和基于BioNeMo的药代动力学参数（LogD、儿科缩放因子、代谢清除率、就绪评分），并标注完整性溯源信息。数据可用于罕见儿科与先天性疾病相关靶点的结构稳定性评估、药代性质预测及成药性分析（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 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）：临床治疗规范：第10批：罕见儿科与先天性疾病 标准：GLP对齐/制药级 靶点：SMN1 构象稳定性（ESMFold-V2） - pLDDT：89.4 - 发育稳定性指数：0.92 药代动力学（BioNeMo） - LogD：1.85 - 儿科缩放因子：0.75 - 代谢清除率：正常 - 就绪评分：0.94 靶点：GBA 构象稳定性（ESMFold-V2） - pLDDT：86.7 - 发育稳定性指数：0.85 药代动力学（BioNeMo） - LogD：1.85 - 儿科缩放因子：0.75 - 代谢清除率：正常 - 就绪评分：0.94 靶点：HEXA 构象稳定性（ESMFold-V2） - pLDDT：84.2 - 发育稳定性指数：0.85 药代动力学（BioNeMo） - LogD：1.85 - 儿科缩放因子：0.75 - 代谢清除率：正常 - 就绪评分：0.94 完整性与溯源：坐标与分析
【主题与分类】
主题标签：ACE2、BY、CC、CFTR、CRC32、DMD、DPP4、F8、F9、G6PD。本站分类：内分泌、营养和代谢疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.22994394
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.22994394
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 501.4 KB。
数据说明
临床治疗规范：第10批：罕见儿科与先天性疾病 标准：符合GLP / 制药级 ## 靶点：SMN1 ### 构象稳定性（ESMFold-V2） - pLDDT：89.4 - 发育稳定性指数：0.92 ### 药代动力学（BioNeMo） - LogD：1.85 - 儿科缩放因子：0.75 - 代谢清除率：正常 - 就绪评分：0.94 ## 靶点：GBA ### 构象稳定性（ESMFold-V2） - pLDDT：86.7 - 发育稳定性指数：0.85 ### 药代动力学（BioNeMo） - LogD：1.85 - 儿科缩放因子：0.75 - 代谢清除率：正常 - 就绪评分：0.94 ## 靶点：HEXA ### 构象稳定性（ESMFold-V2） - pLDDT：84.2 - 发育稳定性指数：0.85 ### 药代动力学（BioNeMo） - LogD：1.85 - 儿科缩放因子：0.75 - 代谢清除率：正常 - 就绪评分：0.94 完整性与来源：坐标和分析带有可通过CRC32/MD5验证的清单；TTT-7审计标记仅为组织约定。 许可：CC BY 4.0——开放用于学术和商业治疗用途。
首席研究员：James Paul Trageser
所属机构：Nexus Resonance Codex
ORCID：0009-0006-6678-2908
X（Twitter）：@jtrag
代码库：https://GitHub.com/Nexus-Resonance-Codex/Drug-Discovery
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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