HER2阳性乳腺癌中组织蛋白酶选择性ADC的生化与生物学表征

数据集获取

源站：https://doi.org/10.18150/7kz5pw

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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。

数据说明

录入系统的数据和元数据与Gorzeń等人发表于2025年《Journal of Controlled Release》的论文“Engineering unnatural amino acids in peptide linkers enables cathepsin-selective antibody-drug conjugates for HER2-positive breast cancer”中所呈现的结果相关。该数据集涉及组织蛋白酶选择性肽连接子、前药及基于曲妥珠单抗的抗体偶联药物的设计、合成、表征和生物学评价。它还包括与酶谱分析、蛋白酶依赖性有效载荷释放、ADC在HER2阳性乳腺癌模型中的细胞毒性、血浆稳定性以及患者来源乳腺癌样本的单细胞质谱流式分析相关的数据。元数据描述了与这些结果相关的实验背景、检测类型、生物学模型、分析方法及出版物层面的信息。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。