鸭腺病毒4型Fiber2 knob及同源禽腺病毒纤维头分子动力学分析数据

该数据集包含选定的处理后分子动力学坐标、衍生结果、分析定义、可用的模拟输入、复现脚本和验证记录,支持研究“鸭腺病毒4型Fiber2 knob结构域的晶体结构与分子动力学”

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2026-10-25 更新
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表格预测分子动力学鸭腺病毒4型Fiber2 knob禽腺病毒结构偏差主成分分析构象分布
Molecular dynamics analysis data for the duck adenovirus 4 Fiber2 knob and homologous avian adenovirus fibre heads

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

鸭腺病毒4型Fiber2 knob及同源禽腺病毒纤维头分子动力学分析数据

该数据集包含选定的处理后分子动力学坐标、衍生结果、分析定义、可用的模拟输入、复现脚本和验证记录,支持研究“鸭腺病毒4型Fiber2 knob结构域的晶体结构与分子动力学”

Molecular dynamics analysis data for the duck adenovirus 4 Fiber2 knob and homologous avian adenovirus fibre heads

【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):该数据集包含选定的处理后分子动力学坐标、衍生结果、分析定义、可用的模拟输入、复现脚本和验证记录,支持研究“鸭腺病毒4型Fiber2 knob结构域的晶体结构与分子动力学”。数据包涵盖与PDB登录号27HU相关的DAdV-4 Fiber2 knob模型的三条1000 ns轨迹、一条1000 ns替代模型敏感性对照,以及7VXO和2VTW同源物各三条1000 ns轨迹。所含材料支持结构偏差、波动、二级结构、环区动力学、相关性、主成分和采样构象分布的选定分析。同源连接器RMSF比较使用500–1000 ns区间;处理后的7VXO Cα轨迹及相关RMSD分析覆盖0–1000 ns。数据包包含一个

【主题与分类】

主题标签:分子动力学、鸭腺病毒4型、Fiber2 knob、禽腺病毒、结构偏差、主成分分析、构象分布。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23631874

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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    • 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。

数据说明

本数据集包含精选的处理后分子动力学坐标、衍生结果、分析定义、可用的模拟输入、复现脚本及验证记录,以支持研究《鸭腺病毒4型Fiber2 Knob结构域的晶体结构与分子动力学》。该数据包涵盖与PDB登录号27HU相关的DAdV-4 Fiber2 knob模型的三个1000 ns轨迹、一个1000 ns替代模型敏感性对照,以及7VXO和2VTW同源物各三个1000 ns轨迹。所含材料支持对结构偏差、波动、二级结构、环区动力学、相关性、主成分及采样构象分布的部分分析。同源连接子RMSF比较采用500–1000 ns区间;处理后的7VXO Cα轨迹及相关RMSD分析覆盖0–1000 ns。数据包包含SHA-256文件清单及数值一致性检查记录。数据包相对的7VXO复现脚本重新生成了八个存档CSV表格,无数值差异。

这是一个分析数据包,而非原始模拟轨迹或重启检查点的完整存档。验证所确立的是指定保存分析的一致性,并不证明能够复现整个手稿工作流程、系综收敛或生物学功能。各组件README文件和PACKAGE_SCOPE.md描述了所包含的材料及其局限性。

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。

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