血液与凝血靶点的精修坐标结构与口袋分析数据集
该数据集为生物物理数据集，包含针对血液与凝血靶点的精修坐标结构、口袋分析及毒理学报告。数据集发布于 Zenodo，时间标注为 2026 年，主题标签涉及糖尿病、代谢紊乱、炎症、自身免疫病、血液病、单基因病、肾病及病毒进入抑制等多个治疗方向
基本信息
资源简介
血液与凝血靶点的精修坐标结构与口袋分析数据集
Refined Coordinate Structures and Pocket Analyses for Hematology and Coagulation Targets
该数据集为生物物理数据集，包含针对血液与凝血靶点的精修坐标结构、口袋分析及毒理学报告。数据由 Principal Investigator James Paul Trageser 提供，隶属 Nexus Resonance Codex，并附有 ORCID、X（Twitter）及 GitHub 仓库信息。数据集发布于 Zenodo，时间标注为 2026 年，主题标签涉及糖尿病、代谢紊乱、炎症、自身免疫病、血液病、单基因病、肾病及病毒进入抑制等多个治疗方向。可用于血液与凝血相关靶点的结构分析、结合口袋研究及毒理学评估等场景（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【主题与分类】
主题标签：diabetes treatment、metabolic disorder treatment、inflammation treatment、autoimmune disease treatment、hematology disorders treatment、monogenic disease treatment、renal disease treatment、viral entry inhibition、lysosomal storage disease treatment、clinical therapeutic specification。本站分类：血液及造血器官疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.21134733
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.21134733
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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 552.1 KB。
数据说明
Biophysical dataset containing refined coordinate structures, pocket analyses, and toxicology reports for Hematology and Coagulation Targets. Principal Investigator: James Paul Trageser Affiliation: Nexus Resonance Codex ORCID: 0009-0006-6678-2908 X (Twitter): @jtrag Repository: Nexus Resonance Codex GitHub Principal Investigator: James Paul Trageser Affiliation: Nexus Resonance Codex ORCID: 0009-0006-6678-2908 X (Twitter): @jtrag Repository: Nexus Resonance Codex GitHub Principal Investigator: James Paul Trageser Affiliation: Nexus Resonance Codex ORCID: 0009-0006-6678-2908 X (Twitter): @jtrag Repository: Nexus Resonance Codex GitHub
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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