胶原蛋白 alpha-2(I) 链降解组基础图谱
它系统映射 COL1A2 周转与酶加工可能产生的肽段片段,为蛋白质组学、降解组学、质谱分析、细胞外基质生物学、结缔组织研究及生物标志物发现提供开放获取的计算参考,可用于研究细胞外基质重塑和胶原周转过程中动态肽段群体的降解组学视角(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.

基本信息
资源简介
胶原蛋白 alpha-2(I) 链降解组基础图谱
Collagen-alpha-2(I)-chain Degradome Foundation Atlas
该数据集为 Collagen Alpha-2(I) Degradome Foundation Atlas(Version 1),是对人胶原蛋白 alpha-2(I)(COL1A2)经蛋白水解切割产生的理论肽段图谱的综合性计算机重建。它系统映射 COL1A2 周转与酶加工可能产生的肽段片段,为蛋白质组学、降解组学、质谱分析、细胞外基质生物学、结缔组织研究及生物标志物发现提供开放获取的计算参考,可用于研究细胞外基质重塑和胶原周转过程中动态肽段群体的降解组学视角(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 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):该 Figshare 仓库托管 Collagen Alpha-2(I) Degradome Foundation Atlas(Version 1),这是通过人胶原蛋白 alpha-2(I)(COL1A2)的蛋白水解切割生成的理论肽段图谱的综合性计算机重建。该图谱为从事蛋白质组学、降解组学、质谱分析、细胞外基质生物学、结缔组织研究和生物标志物发现的研究人员提供开放获取的计算参考。通过系统映射由 COL1A2 周转和酶加工产生的潜在肽段片段,该数据集提供了以降解组学为中心的视角,以观察细胞外基质重塑和胶原周转过程中可能产生的动态肽段群体。生物学背景:由 COL1A2 编码的胶原蛋白 alpha-2(I) 是构成 I 型胶原蛋白的两条组成胶原链之一,I 型胶原蛋白是最丰富的纤维
【主题与分类】
主题标签:Neurosciences not elsewhere classified。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://rdr.ucl.ac.uk/articles/dataset/Collagen-alpha-2_I_-chain_Degradome_Foundation_Atlas/34021824
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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源站:https://doi.org/10.5522/04/34021824
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- OpenDataLab:
数据说明
本Figshare存储库托管了胶原蛋白α-2(I)降解组基础图谱(版本1),这是一个通过人类胶原蛋白α-2(I)(COL1A2)蛋白水解切割生成的理论肽段景观的综合计算机模拟重建。该图谱为蛋白质组学、降解组学、质谱分析、细胞外基质生物学、结缔组织研究和生物标志物发现领域的研究人员提供了一个开放获取的计算参考。通过系统性地绘制由COL1A2周转和酶促加工产生的潜在肽段片段,该数据集提供了以降解组为中心的视角,揭示了细胞外基质重塑和胶原蛋白周转过程中可能产生的动态肽段群体。生物学背景:胶原蛋白α-2(I)由COL1A2编码,是构成I型胶原蛋白的两条组成性胶原链之一,I型胶原蛋白是人体中最丰富的纤维状胶原蛋白。
I型胶原主要以异源三聚体形式组装,包含两条alpha-1(I)链和一条alpha-2(I)链,为多种结缔组织提供抗张强度、结构完整性和机械支持。因此,COL1A2是骨、皮肤、肌腱、韧带、角膜及其他结缔组织等组织细胞外基质的重要组成部分。I型胶原的持续合成、组装、交联、重塑和降解对于维持组织结构以及应对损伤和生理变化至关重要。I型胶原的蛋白水解加工可产生大量胶原衍生肽和片段。这些降解产物可能包含关于细胞外基质周转的分子信息,而仅测量完整胶原无法捕捉到这些信息。因此,绘制理论上的COL1A2片段图谱为研究胶原衍生肽作为基质重塑和组织特异性生物过程的潜在指标提供了基础。
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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