非小细胞肺癌药理重定位的分子动力学数据集
该数据集来自 search.dataone.org，聚焦非小细胞肺癌（NSCLC）中 ALK 靶向药物的药理重定位研究。数据围绕 cdALK+ 蛋白结构建模、分子对接与分子动力学模拟，并据此构建药效团模型，用于从 FDA 已批准药物库中通过基于配体的虚拟筛选识别潜在 ALK 抑制剂
基本信息
资源简介
非小细胞肺癌药理重定位的分子动力学数据集
Molecular dynamics dataset for pharmacological repositioning in the treatment of non-small-cell lung cancer
该数据集来自 search.dataone.org，聚焦非小细胞肺癌（NSCLC）中 ALK 靶向药物的药理重定位研究。数据围绕 cdALK+ 蛋白结构建模、分子对接与分子动力学模拟，并据此构建药效团模型，用于从 FDA 已批准药物库中通过基于配体的虚拟筛选识别潜在 ALK 抑制剂。可用于研究 ALK+ NSCLC 的耐药问题、探索老药新用策略，以及支持分子模拟与虚拟筛选相关的预测任务（来源 DataONE）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：非小细胞肺癌（NSCLC）是一种与 2 号染色体短臂上 EML4 和 ALK 基因易位相关的肺癌。这导致产生一种具有失调催化结构域的异常蛋白激酶，即 cdALK+。目前，已提出不同的 ALK 抑制剂（iALKs）用于治疗 ALK+ NSCLC 患者。然而，近期对 iALKs 的耐药性促使人们探索用于 NSCLC 的新 iALKs。在此，我们描述了一种计算机模拟方法，用于寻找可通过药理重定位用作 iALK 的 FDA 批准药物。我们使用同源建模获得 cdALK+ 蛋白的结构模型，然后对 cdALK+-iALKs 复合物进行分子对接和分子动力学模拟以生成药效团模型。该药效团通过基于配体的虚拟筛选，从 FDA 批准药物库中识别潜在的 iALKs。四种 ph
【主题与分类】
主题标签：Drug therapy、pharmacophore modeling、Non-small cell lung cancer、molecular dynamics simulation、ALK kinase、Drug Repositioning。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3Aed2009b8168932241f74d2c63150fe287850d8ce52446fbe4a7cf4778d5d4e3a
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
非小细胞肺癌（NSCLC）是一种与2号染色体短臂上EML4和ALK基因易位相关的肺癌类型。这种易位导致产生一种具有失调催化结构域的异常蛋白激酶，即cdALK+。目前，已有不同的ALK抑制剂（iALKs）被提出用于治疗ALK+ NSCLC患者。然而，近期对iALKs的耐药性激发了对NSCLC新型iALKs的探索。在此，我们描述了一种计算机模拟方法，旨在发现可通过药物重定位用作iALK的FDA批准药物。我们采用同源建模获得cdALK+蛋白的结构模型，随后对cdALK±iALKs复合物进行分子对接和分子动力学模拟，以生成药效团模型。该药效团被用于通过基于配体的虚拟筛选，从FDA批准药物库中识别潜在的iALKs。
生成了四种具有不同原子特征的药效团，产生了六种药物…使用YASARA™软件模拟cdALK+与ATP及其已知抑制剂：克唑替尼、色瑞替尼、布加替尼、阿来替尼、劳拉替尼之间的相互作用。分子动力学中使用的力场为AMBER14。# 用于非小细胞肺癌治疗中药物重定位的分子动力学数据集。1/dryad.ttdz08m4m> 所呈现的数据库包含“.tab”格式的文件，其中含有与AL K催化结构域和研究药物形成的复合物的分子动力学相关的信息。使用YASARA软件进行数据采集，采用AMBER 14力场进行分子动力学。生成了一个周期性立方盒子，围绕复合物延伸20 Å。应用了pH 7.4的生理条件以及质量分数为0.9%的NaCl离子浓度。系统模拟以TIP3P水分子作为溶剂进行中和，保持密度为0.997 g/l。
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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