Collagen alpha-2(VI)链降解组基础图谱

它系统映射 COL6A2 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、肌肉生物学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组织特异性蛋白水解过程中动态肽段群体(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero

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蛋白质Neurosciences not elsewhere classified
Collagen-alpha-2(VI)-chain Degradome Foundation Atlas

基本信息

模态
蛋白质
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

Collagen alpha-2(VI)链降解组基础图谱

Collagen-alpha-2(VI)-chain Degradome Foundation Atlas

该数据集为 Collagen alpha-2(VI) Degradome Foundation Atlas(Version 1),是对人胶原蛋白 alpha-2(VI)(COL6A2)经蛋白水解切割产生的理论肽段图谱进行的综合性计算机模拟重建。它系统映射 COL6A2 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、肌肉生物学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组织特异性蛋白水解过程中动态肽段群体(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(VI) Degradome Foundation Atlas(版本 1),这是通过人胶原蛋白 alpha-2(VI)(COL6A2)的蛋白水解切割生成的理论肽段图谱的综合性计算机模拟重建。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、肌肉生物学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 COL6A2 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为中心的视角,以观察在细胞外基质重塑和组织特异性蛋白水解过程中可能生成的动态肽段群体。生物学背景:由 COL6A2 编码的胶原蛋白 alpha-2(VI) 是形成 VI 型胶原蛋白的三个主要 alpha 链之一。

【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_VI_-chain_Degradome_Foundation_Atlas/34021806

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

下载信息

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

本Figshare存储库托管了胶原蛋白α-2(VI)降解组基础图谱(第1版),这是通过对人胶原蛋白α-2(VI)(COL6A2)进行蛋白水解切割所生成的理论肽段景观的全面计算机模拟重建。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、肌肉生物学及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COL6A2周转和酶促加工产生的潜在肽段片段,该数据集以降解组为中心,呈现了在细胞外基质重塑和组织特异性蛋白水解过程中可能产生的动态肽段群体的视角。生物学背景:由COL6A2编码的胶原蛋白α-2(VI)是构成VI型胶原蛋白的三条主要α链之一,VI型胶原蛋白是一种独特的细胞外基质胶原蛋白,可组装成特征性的串珠状微纤维。

VI型胶原占据特化的细胞外基质环境,并促进细胞与周围基质之间的相互作用。COL6A2在多种结缔组织中表达,尤其与骨骼肌及其他细胞外基质在维持组织结构和细胞功能中发挥重要作用的组织相关。VI型胶原参与细胞外基质组织、机械相互作用以及细胞与其周围基质环境之间的通讯。VI型胶原的持续合成、组装、重塑和蛋白水解周转可产生细胞外片段和肽段,这些片段和肽段可能提供超出完整蛋白测量范围的基质动态信息。因此,绘制理论上的COL6A2片段图谱为研究与细胞外基质周转、组织重塑和病理变化相关的胶原衍生肽段奠定了基础。

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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