基于深度学习的梅毒螺旋体蛋白质组结构建模：致病机制与梅毒疫苗开发洞察
该数据集围绕梅毒螺旋体Nichols株全蛋白质组的深度学习结构建模，涵盖蛋白质结构预测、外膜蛋白识别、致病相关蛋白、B细胞表位及多结构域蛋白分析
基本信息
资源简介
基于深度学习的梅毒螺旋体蛋白质组结构建模：致病机制与梅毒疫苗开发洞察
Deep Learning-Based Structure Modeling of the Treponema pallidum Proteome: Insights into Pathogenesis and Syphilis Vaccine Development
该数据集围绕梅毒螺旋体Nichols株全蛋白质组的深度学习结构建模，涵盖蛋白质结构预测、外膜蛋白识别、致病相关蛋白、B细胞表位及多结构域蛋白分析。数据可用于探索梅毒致病机制、筛选潜在疫苗候选抗原，并支持基于结构的蛋白功能注释研究（来源 DOI 解析）。
【数据集背景】
源站首次发布：2025。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：基于深度学习对梅毒螺旋体亚种pallidum Nichols株全蛋白质组进行结构建模，采用模型到功能的分析方法，以识别新的潜在外膜蛋白、潜在致病相关蛋白、B细胞表位和多结构域蛋白。
【主题与分类】
主题标签：Medicine, Health and Life Sciences、Syphilis、Treponema pallidum Pathogenesis、Proteome、Protein Structure Modeling、Outer Membrane Proteins、Vaccine Candidates、B Cell Epitopes。本站分类：感染/性传播疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/85TKGN
下载信息
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- OpenDataLab:
数据集大小约 1.75 GB。
数据说明
基于深度学习的梅毒螺旋体苍白亚种Nichols株全蛋白质组结构建模，采用模型到功能分析识别新的潜在外膜蛋白、潜在致病相关蛋白、B细胞表位和多结构域蛋白。
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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