新型Imatinib类似物慢性髓性白血病抑制剂：设计、合成、表征及其折叠构象解析
本数据集来自 datadryad.org，围绕一种新型 Imatinib 类似物 PAPP1 的设计、合成与结构表征展开
基本信息
资源简介
新型Imatinib类似物慢性髓性白血病抑制剂：设计、合成、表征及其折叠构象解析
Data from: A novel Imatinib analog inhibitor of chronic myeloid leukemia: design, synthesis, and characterization. Explanation of its folded conformation
本数据集来自 datadryad.org，围绕一种新型 Imatinib 类似物 PAPP1 的设计、合成与结构表征展开。源站描述指出，慢性髓性白血病主要使用 Imatinib mesylate 治疗，但耐药性和副作用促使探索替代药物。该研究通过 X 射线晶体学及 NMR、IR、UV/Vis 等光谱技术解析 PAPP1 结构，发现其由 phenyl-amino-pyridine-pyrimidine 骨架构成，取代芳环近乎共平面，晶体中通过氢键和色散力形成二聚体与层状结构。数据可用于药物化学、晶体工程及计算化学相关分析（来源 Dryad，https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：慢性髓性白血病（CML）主要使用甲磺酸伊马替尼（Imatinib mesylate）治疗，这是一种靶向 Bcr-Abl 癌蛋白的酪氨酸激酶抑制剂（TKI）。然而，耐药性的产生和不良副作用促使人们探索替代治疗药物。本研究介绍了一种新型 Imatinib 类似物 3-chloro-N-(2-methyl-5-((4-(pyridin-2-yl)pyrimidin-2-yl)amino)phenyl)benzamide（PAPP1）的合成与表征。该化合物的结构通过 X 射线晶体学以及包括 NMR、IR 和 UV/Vis 在内的光谱技术得以阐明。晶体学分析表明，PAPP1 由 phenyl-amino-pyridine-pyrimidine（PAPP）骨架构成，带有取代芳环，形成近乎共平面的几何构型。此外，晶体中的超分子相互作用由氢键和色散力介导，形成二聚体和层状结构
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：doi:10.5061/dryad.8931zcs1b。
【主题与分类】
主题标签：DFT、Potential Energy Distribution、Molecular Electrostatic Potential、Frontier Orbitals、Hirshfeld Surface、Energy Framework。本站分类：肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面：https://doi.org/10.5061/dryad.8931zcs1b
使用许可：https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html。
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 723.6 KB。
数据说明
Rodolfo Moreno-Fuquen; Juan F. Avellaneda-Tamayo; Kevin Arango-Daraviña; Javier Ellena; Alan R. Kennedy (2025). A novel Imatinib analog inhibitor of chronic myeloid leukemia: design, synthesis, and characterization. Explanation of its folded conformation [Dataset]. http://doi.org/10.5061/dryad.8931zcs1b
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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