具泛癌治疗效力的小分子蛋白组装调节剂

该数据集来自 search.dataone.org,收录以 PAV-617 和 PAV-951 为代表的两种结构无关小分子化学型研究数据,二者分别具抗 Mpox 病毒和 HIV 活性,并表现出泛癌细胞毒性、合理药代动力学及小鼠活性浓度下无毒性

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蛋白质预测Chemical synthesisxenograftNCI-60Cell cultures
Small molecule protein assembly modulators with Pan-Cancer therapeutic efficacy

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

具泛癌治疗效力的小分子蛋白组装调节剂

Small molecule protein assembly modulators with Pan-Cancer therapeutic efficacy

该数据集来自 search.dataone.org,收录以 PAV-617 和 PAV-951 为代表的两种结构无关小分子化学型研究数据,二者分别具抗 Mpox 病毒和 HIV 活性,并表现出泛癌细胞毒性、合理药代动力学及小鼠活性浓度下无毒性。抗肿瘤特性在 A549 人肺癌小鼠异种移植中得到验证,其中一种化学型还在 HT-29 结直肠癌中验证。化合物靶向不同的瞬态能量依赖多蛋白复合物,处理后可改变这些复合物,似能解除癌症生存与进展所必需的关键稳态连接阻滞。数据涵盖化学合成、异种移植、NCI-60 与细胞培养,可用于泛癌治疗效力预测与机制研究(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):以化合物 PAV-617 和 PAV-951 为代表的两种结构无关的小分子化学型,分别在细胞培养中具有抗 Mpox 病毒(原名猴痘病毒)和人类免疫缺陷病毒(HIV)的活性,本研究对其抗癌效力进行了考察。每种化合物均表现出明显的泛癌细胞毒性、合理的药代动力学,并在小鼠活性浓度下无毒性。两种化学型的抗肿瘤特性均在小鼠异种移植中针对 A549 人肺癌得到验证,其中一种化学型还针对 HT-29 结直肠癌进行了验证。这些化合物的靶点非常规:每种化合物结合不同的瞬态、能量依赖的多蛋白复合物。用这些化合物处理会以似乎解除癌症生存和进展所必需的关键稳态连接阻滞的方式改变靶多蛋白复合物。

【主题与分类】

主题标签:Chemical synthesis、xenograft、NCI-60、Cell cultures。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ad36771c743fd9d53a48bcf3222a72f6297fb6130b024adf63eb69eb6dbfa1c1c

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数据说明

以化合物PAV-617和PAV-951为代表的两个结构不相关的小分子化学型,分别具有在细胞培养中对猴痘病毒(原名猴痘病毒)和人类免疫缺陷病毒(HIV)的抗病毒活性,本研究对其抗癌疗效进行了探讨。每种化合物均表现出明显的泛癌种细胞毒性、合理的药代动力学特征,且在有效浓度下对小鼠无毒。两种化学型的抗肿瘤特性均在针对A549人肺癌的小鼠异种移植瘤模型中得到验证,其中一种化学型还在HT-29结直肠癌模型中得到验证。这些化合物的靶点非常规:每种化合物分别结合于不同的瞬时性能量依赖性多蛋白复合物。经这些化合物处理后,靶多蛋白复合物发生改变,其方式似乎解除了对不受控增殖与凋亡之间稳态联系的关键性阻断,而该阻断对癌症的存活和进展至关重要。

这些化合物为开发……提供了起点,化学合成 所有合成的化合物均经LCMS确认,纯度通常>98%。PAV-617的合成(见补充图1A) 吩噻嗪-5-鎓四碘化物水合物 吩噻嗪-5-鎓四碘化物水合物:将吩噻嗪(4.98 g,25 mmol)溶于无水氯仿(50 mL)中,于50°C搅拌,并将碘(12.7 g,50 mmol)的CHCl3(250 mL)溶液在4小时内逐滴加入。所得深色溶液于50°C继续搅拌3小时,以TLC监测。待起始原料消失后,过滤所得沉淀,用大量氯仿洗涤,真空干燥过夜,得到深色固体(13.9 g,74%)。3,7-二(吡咯烷-1-基)吩噻嗪鎓碘化物 将吩噻嗪-5-鎓四碘化物水合物(2.8 g,3.6 mmol)溶于乙腈/甲醇混合液(50 mL)中,加入吡咯烷(710 mg,10 mmol),于室温搅拌4小时。所得混合物浓缩至干,并纯化

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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