SARS-CoV-2突变谱中核衣壳蛋白生物物理特性调控的复现数据

该数据集来自search.dataone.org,属于感染性疾病/其他分类,围绕SARS-CoV-2突变谱中核衣壳蛋白(N蛋白)生物物理特性的调控开展研究

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基因组回归Medicine, Health and Life Sciences
Replication Data for: Modulation of Biophysical Properties of Nucleocapsid Protein in the Mutant Spectrum of SARS-CoV-2

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http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0
创建/更新时间
2026-11-02

资源简介

SARS-CoV-2突变谱中核衣壳蛋白生物物理特性调控的复现数据

Replication Data for: Modulation of Biophysical Properties of Nucleocapsid Protein in the Mutant Spectrum of SARS-CoV-2

该数据集来自search.dataone.org,属于感染性疾病/其他分类,围绕SARS-CoV-2突变谱中核衣壳蛋白(N蛋白)生物物理特性的调控开展研究。数据涵盖病毒基因组突变对N蛋白延伸的内在无序区(IDRs)理化参数的影响,以及携带主要变异相关突变的多种N蛋白物种在热力学稳定性、二级结构、寡聚状态、颗粒形成和液-液相分离等方面的生物物理实验观测。该数据可用于探究基因型-表型关系、构建生物物理突变图谱,并支持冠状病毒N蛋白功能约束与局部可塑性的比较分析(来源 DataONE,http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):遗传多样性是RNA病毒的标志,也是其进化成功的基础。利用SARS-CoV-2异常庞大的基因组数据库,我们考察了可存活氨基酸序列谱系中的突变对高表达且多功能的核衣壳蛋白生物物理表型的影响。我们发现其延伸的内在无序区(IDRs)的理化参数变异足以允许局部可塑性,但也表现出与相关冠状病毒中类似出现的功能约束。在对携带主要变异相关突变的几种N蛋白物种进行的生物物理实验中,我们发现IDRs中的点突变可产生非局部影响,并调节热力学稳定性、二级结构、蛋白质寡聚状态、颗粒形成和液-液相分离。在

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A4efe4240287b5ee94d745257317e0cb32ea24f663c44364c8b612b4ac409b6d2

使用许可:http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。

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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

遗传多样性是RNA病毒的标志性特征,也是其进化成功的基础。利用SARS-CoV-2 uniquely大型基因组数据库,我们研究了在可存活氨基酸序列谱系中的突变对高表达且多功能核衣壳蛋白生物物理表型的影响。我们发现其延展的内在无序区(IDRs)的物理化学参数变异足以允许局部可塑性,但也表现出与相关冠状病毒中类似出现的功能约束。在对携带与主要变异株相关突变的几种N蛋白种类进行的生物物理实验中,我们发现IDRs中的点突变可产生非局部影响,并调节热力学稳定性、二级结构、蛋白质寡聚状态、颗粒形成和液-液相分离。

在奥密克戎变异株中,不同IDR(内在无序区)中的远距离突变具有补偿效应,能够改变控制蛋白质组装特性的相互作用微妙平衡,并通过标志性的P13L突变在N端IDR中创建了一个新的蛋白质-蛋白质相互作用界面。由此形成的图景是:遗传多样性伴随着功能性N蛋白种类生物物理特性的显著变异,尤其是在IDR中。

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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