慢病毒与乙型逆转录病毒表面包膜糖蛋白AlphaFold建模的域组织

非灵长类慢病毒和乙型逆转录病毒的表面包膜糖蛋白,在序列上与人类免疫缺陷病毒1型(HIV-1)gp120糖蛋白面向跨膜糖蛋白的内侧近端结构域β-三明治具有相似性,并且半胱氨酸和糖基化位点分布模式提示至少在某些慢病毒中存在类似的双域组织

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基因组预测慢病毒乙型逆转录病毒表面包膜糖蛋白AlphaFold结构预测CAEVJSRVHERV-K
Domain organization of lentiviral and betaretroviral surface envelope glycoproteins modeled with AlphaFold

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

慢病毒与乙型逆转录病毒表面包膜糖蛋白AlphaFold建模的域组织

非灵长类慢病毒和乙型逆转录病毒的表面包膜糖蛋白,在序列上与人类免疫缺陷病毒1型(HIV-1)gp120糖蛋白面向跨膜糖蛋白的内侧近端结构域β-三明治具有相似性,并且半胱氨酸和糖基化位点分布模式提示至少在某些慢病毒中存在类似的双域组织

Domain organization of lentiviral and betaretroviral surface envelope glycoproteins modeled with AlphaFold

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):非灵长类慢病毒和乙型逆转录病毒的表面包膜糖蛋白,在序列上与人类免疫缺陷病毒1型(HIV-1)gp120糖蛋白面向跨膜糖蛋白的内侧近端结构域β-三明治具有相似性,并且半胱氨酸和糖基化位点分布模式提示至少在某些慢病毒中存在类似的双域组织。本文展示了用AlphaFold算法获得的高可靠性表面糖蛋白模型,涵盖小反刍动物山羊关节炎-脑炎(CAEV)和visna慢病毒的gp135糖蛋白,以及乙型逆转录病毒jaagsiekte羊逆转录病毒(JSRV)、小鼠乳腺肿瘤病毒(MMTV)和共识人内源性逆转录病毒K型(HERV-K)。这些模型确认并扩展了这些病毒中内域结构的保守性,并识别出两个外

【主题与分类】

主题标签:慢病毒、乙型逆转录病毒、表面包膜糖蛋白、AlphaFold、结构预测、CAEV、JSRV、HERV-K。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A8da44922b52f98fc23bb54375848ff7054d17662d0adc69d3ee923f2cd985d05

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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    • 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

非灵长类慢病毒和β逆转录病毒的表面包膜糖蛋白,在序列上与1型人类免疫缺陷病毒(HIV-1)gp120糖蛋白中面向跨膜糖蛋白的内侧近端结构域β-三明治结构具有相似性,并且其半胱氨酸和糖基化位点分布模式提示,至少在某些慢病毒中存在着类似的双结构域组织。本文展示了通过AlphaFold算法获得的小反刍动物山羊关节炎-脑炎病毒(CAEV)和维斯纳病毒等慢病毒以及β逆转录病毒——绵羊肺腺瘤逆转录病毒(JSRV)、小鼠乳腺肿瘤病毒(MMTV)和共识人类内源性逆转录病毒K型(HERV-K)——的gp135糖蛋白表面糖蛋白的高可靠性模型。这些模型证实并拓展了上述病毒中内侧结构域的结构保守性,并在CAEV和维斯纳病毒gp135中鉴定出两个带有推定受体结合位点的外侧结构域。该位点的位置……

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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