免疫与自身免疫疾病靶点（TNF、IL6、JAK1、MMP9、FOXP3、HLA-DRB1）精修坐标结构与口袋分析数据集
本数据集面向免疫与自身免疫疾病靶点，涵盖 TNF、IL6、JAK1、MMP9、FOXP3、HLA-DRB1，提供精修后的坐标结构与口袋分析结果
基本信息
资源简介
免疫与自身免疫疾病靶点（TNF、IL6、JAK1、MMP9、FOXP3、HLA-DRB1）精修坐标结构与口袋分析数据集
Refined Coordinate Structures and Pocket Analyses for Immunology and Autoimmune Disease Targets (TNF, IL6, JAK1, MMP9, FOXP3, HLA-DRB1)
本数据集面向免疫与自身免疫疾病靶点，涵盖 TNF、IL6、JAK1、MMP9、FOXP3、HLA-DRB1，提供精修后的坐标结构与口袋分析结果。源站描述给出各靶点的构象稳定性（ESMFold-V2 的 pLDDT）、药代动力学预测（BioNeMo 的 LogD、结合亲和力、预测半衰期）与就绪评分，并说明坐标与分析带有 CRC32/MD5 可校验清单。数据可用于靶点结构评估、结合口袋分析与成药性相关预测研究，采用 CC BY 4.0 许可开放学术使用（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5批：免疫与自身免疫疾病 标准：符合GLP / 制药级 靶点：TNF 构象稳定性（ESMFold-V2） - pLDDT：87.2 药代动力学（BioNeMo） - LogD：1.95 - 结合亲和力：高 - 预测半衰期：12.0小时 - 就绪评分：0.93 靶点：IL6 构象稳定性（ESMFold-V2） - pLDDT：89.5 药代动力学（BioNeMo） - LogD：1.95 - 结合亲和力：高 - 预测半衰期：12.0小时 - 就绪评分：0.93 靶点：JAK1 构象稳定性（ESMFold-V2） - pLDDT：92.1 药代动力学（BioNeMo） - LogD：1.95 - 结合亲和力：高 - 预测半衰期：24.5小时 - 就绪评分：0.93 完整性与来源：坐标与分析带有CRC32/MD5可校验清单；TTT-7审计标记仅为组织约定。许可：CC BY 4.0 — 开放供学术
【主题与分类】
主题标签：ACE2、BY、CC、CFTR、CRC32、DMD、DPP4、DRB1、F8、F9。本站分类：免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.22994451
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.22994451
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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 384.8 KB。
数据说明
临床治疗规范：第5批：免疫学与自身免疫性疾病 标准：GLP对齐 / 制药级 ## 靶点：TNF ### 构象稳定性（ESMFold-V2） - pLDDT：87.2 ### 药代动力学（BioNeMo） - LogD：1.95 - 结合亲和力：高 - 预测半衰期：12.0小时 - 就绪评分：0.93 ## 靶点：IL6 ### 构象稳定性（ESMFold-V2） - pLDDT：89.5 ### 药代动力学（BioNeMo） - LogD：1.95 - 结合亲和力：高 - 预测半衰期：12.0小时 - 就绪评分：0.93 ## 靶点：JAK1 ### 构象稳定性（ESMFold-V2） - pLDDT：92.1 ### 药代动力学（BioNeMo） - LogD：1.95 - 结合亲和力：高 - 预测半衰期：24.5小时 - 就绪评分：0.93 完整性与溯源：坐标与分析结果附带可通过CRC32/MD5验证的清单；TTT-7审计标记仅为组织惯例。 许可：CC BY 4.0——开放用于学术及商业治疗用途。 主要研究者：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
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。
