浓縮siRNA高达350 mg/mL的实验SAXS与粘度数据

该数据集包含浓縮siRNA(高达350 mg/mL)在水(无添加盐)及添加150mM NaCl条件下的实验小角X射线散射(SAXS)数据文件

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2026-10-19 更新
浏览 9
医学影像回归siRNASAXS粘度GalNAc配体高浓度CHESSEli Lilly
Experimental Small-Angle X-Ray Scattering (SAXS) and Viscosity Data for Concentrated siRNA Up to 350 mg/mL

基本信息

模态
医学影像
大小
0.003341432 GB
任务类型
回归
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

浓縮siRNA高达350 mg/mL的实验SAXS与粘度数据

该数据集包含浓縮siRNA(高达350 mg/mL)在水(无添加盐)及添加150mM NaCl条件下的实验小角X射线散射(SAXS)数据文件

Experimental Small-Angle X-Ray Scattering (SAXS) and Viscosity Data for Concentrated siRNA Up to 350 mg/mL

【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):该数据集包含浓縮siRNA(高达350 mg/mL)在水(无添加盐)及添加150mM NaCl条件下的实验小角X射线散射(SAXS)数据文件。还记录了siRNA在水中的20°C实验粘度。siRNA为专有59-nt自互补双链体,带有GalNAc配体。配体偶联至双链体的发夹环。每个残基均经过骨架修饰。SAXS数据使用康奈尔高能同步辐射源(CHESS)的ID-7A1高压光束线收集。粘度数据在Eli Lilly and Co.收集。作者感谢Eli Lilly and Co.提供资金、siRNA材料以及实验散射和粘度数据。本工作基于高能X射线科学中心(CHEXS)进行的研究,该中心由美国国家科学基金会支持。

【主题与分类】

主题标签:siRNA、SAXS、粘度、GalNAc配体、高浓度、CHESS、Eli Lilly。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.21829030

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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。

数据集大小约 3.3 MB。

数据说明

该数据集包含浓度高达350 mg/mL的浓缩siRNA在水(未添加盐)中以及添加150 mM NaCl条件下的实验小角X射线散射(SAXS)数据文件。此外,还记录了siRNA在水溶液中20°C时的实验粘度。该siRNA为专有的59个核苷酸自互补双链体,带有GalNAc配体。该配体偶联至双链体的发夹环上。每个残基均进行了骨架修饰。SAXS数据使用康奈尔高能同步辐射源(CHESS)的ID-7A1高压光束线采集。粘度数据由Eli Lilly and Co.采集。作者感谢Eli Lilly and Co.提供资金、siRNA材料以及实验散射和粘度数据。本工作基于高能X射线科学中心(CHEXS)进行的研究,该中心由国家科学基金会(BIO、ENG和MPS学部)根据奖项DMR-2342336资助,以及CHESS的大分子衍射(MacCHESS)设施,该设施由国家普通医学科学研究所和美国国立卫生研究院根据奖项1-P30-GM124166资助。

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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