VIII型胶原α2链降解组基础图谱
其内容是对人胶原 alpha-2(VIII) 链(COL8A2)经蛋白酶切割可能产生的理论肽段进行的综合性计算机重建,系统映射 COL8A2 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,可用于蛋白质组学、降解组学、质谱、细胞外基质生物学、眼科、血管生物学及生物标志物发现等研究(来源 D

基本信息
资源简介
VIII型胶原α2链降解组基础图谱
Collagen-alpha-2(VIII)-chain Degradome Foundation Atlas
该数据集为 Collagen-alpha-2(VIII)-chain Degradome Foundation Atlas(Version 1),由 Axel Petzold 发布,机构为 University College London,来源站为 doi.org。其内容是对人胶原 alpha-2(VIII) 链(COL8A2)经蛋白酶切割可能产生的理论肽段进行的综合性计算机重建,系统映射 COL8A2 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,可用于蛋白质组学、降解组学、质谱、细胞外基质生物学、眼科、血管生物学及生物标志物发现等研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Uni。
【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):本 Figshare 存储库托管 Collagen Alpha-2(VIII) Chain Degradome Foundation Atlas(Version 1)。它是对人胶原 alpha-2(VIII) 链(COL8A2)经蛋白水解切割可能产生的理论肽段进行的综合性计算机重建。该图谱是面向蛋白质组学、降解组学、质谱、细胞外基质生物学、眼科、血管生物学和生物标志物发现领域研究人员的开放获取计算参考。它系统映射可能由 COL8A2 周转和酶加工产生的肽段片段。这提供了在基底膜和细胞外基质重塑过程中可能产生的肽段的以降解组为中心的视角。生物学背景:胶原 alpha-2(VIII) 由 COL8A2 编码,是 VIII 型胶原的两条 alpha 链之一。VIII 型胶原是一种短链、网络形成型共
【主题与分类】
主题标签:Neurosciences not elsewhere classified。本站分类:眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://rdr.ucl.ac.uk/articles/dataset/Collagen-alpha-2_VIII_-chain_Degradome_Foundation_Atlas/34021821
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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- OpenDataLab:
数据说明
该Figshare存储库收录了胶原蛋白α-2(VIII)链降解组基础图谱(第1版)。这是对人类胶原蛋白α-2(VIII)链(COL8A2)经蛋白水解切割可能产生的理论肽段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、眼科学、血管生物学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。它系统性地绘制了COL8A2周转和酶促加工可能产生的肽段片段。这为基底膜和细胞外基质重塑过程中可能产生的肽段提供了以降解组为中心的视角。生物学背景:胶原蛋白α-2(VIII)由COL8A2编码,是VIII型胶原蛋白的两条α链之一。VIII型胶原蛋白是一种短链、网络形成型胶原蛋白。
其链具有一个短的中心三螺旋区,两侧为非胶原结构域,并以同源三聚体或与胶原α-1(VIII)(COL8A1)形成的异源三聚体形式组装。VIII型胶原是Descemet膜的主要成分,该膜是由角膜内皮分泌的特化基底膜,在其中形成独特的六边形晶格。它 also 由血管内皮细胞和平滑肌细胞产生。在那里,它参与血管壁的细胞外基质构成,并与血管重塑相关。VIII型胶原的合成、沉积、重塑及蛋白水解周转可释放携带基质动态信息的片段和肽,这些信息超出了完整蛋白测量所能提供的范围。因此,绘制理论上的COL8A2片段图谱,为研究与角膜和血管基质周转、组织重塑及疾病相关的胶原衍生肽奠定了基础。COL8A2的变异与遗传性角膜内皮疾病相关,包括早发性Fuchs内皮
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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