EticaHub实验室计算蛋白质设计数据集——胰腺癌——运行326bb2b4-9cfc-485b-9e79-5f3f1654d49b

该数据集为 EticaHub Labs 计算蛋白质设计数据集中的一次胰腺癌相关运行记录,由 Mabry, Deaven 提交至 Zenodo,来源站为 doi.org,发布时间为 2026 年

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基因组预测computational protein designAI-assisted researchEticaHub LabsPancreatic Cancerunvalidated predictions
EticaHub Labs computational protein-design dataset — Pancreatic Cancer — run 326bb2b4-9cfc-485b-9e79-5f3f1654d49b

基本信息

模态
基因组
大小
0.000029664 GB
任务类型
预测
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-30

资源简介

EticaHub实验室计算蛋白质设计数据集——胰腺癌——运行326bb2b4-9cfc-485b-9e79-5f3f1654d49b

EticaHub Labs computational protein-design dataset — Pancreatic Cancer — run 326bb2b4-9cfc-485b-9e79-5f3f1654d49b

该数据集为 EticaHub Labs 计算蛋白质设计数据集中的一次胰腺癌相关运行记录,由 Mabry, Deaven 提交至 Zenodo,来源站为 doi.org,发布时间为 2026 年。本次运行包含 3 个归档候选,来自 1 次报告的迭代,流程选中的候选为 #0,其内部自动评级为 rejected。数据仅涉及计算预测,不含实验或临床证据,可用于了解 KRAS-G12D 选择性螺旋肽占据 switch II 口袋这一拟议研究问题的计算审计记录,但不能用于验证结合、新颖性、有效性、安全性或医疗获益(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):计算数据集 / 研究审计记录,非经验证的治疗方案。本次单独运行包含来自 1 次报告迭代的 3 个归档候选。流程选中的候选为 #0;其内部自动评级为 rejected。拟议研究问题(非已证实结果):开发一种占据 switch II 口袋的 KRAS-G12D 选择性螺旋肽,用于胰腺癌。证据与局限:仅为计算预测。未提供实验或临床证据。评分、自动检查和已解析标识符不能确立结合、新颖性、有效性、安全性或医疗获益。存储的“verified”评级是内部自动检查,不是同行评审或独立科学验证。下文中的假设、方法和成功标准是拟议研究,不是已进行的实验。检查点版本、随机种子和完整工具输入未提供。

【主题与分类】

主题标签:computational protein design、AI-assisted research、EticaHub Labs、Pancreatic Cancer、unvalidated predictions。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23668526

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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  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。

数据集大小约 29.7 KB。

数据说明

计算数据集/研究审计记录,非经验证的治疗方案。本次单独运行包含来自1次报告迭代的3个存档候选物。流程选中的候选物为#0;其内部自动评级为拒绝。拟议研究问题(非已证实结果):开发一种占据switch II口袋的KRAS-G12D选择性螺旋肽,用于胰腺癌。证据与局限性:仅为计算预测。未提供实验或临床证据。评分、自动检查及已解析标识符不能确立结合、新颖性、有效性、安全性或医学获益。存储的“已验证”评级为内部自动检查,非同行评审或独立科学验证。下文假设、方法及成功标准为拟议研究,非已进行的实验。检查点版本、随机种子及完整工具输入未由本存档导出确立;不主张精确重跑可复现性。

自动失败:串联重复:100%的序列为重复单元 自动失败:三级结构:延伸杆状(Rg 18.3 Å,预期为9.1 Å),无长程接触 内部发布门槛:验证等级为拒绝 内部发布门槛:未解析到PubMed引用 文件:证据报告、原始JSON、所有候选序列、来源清单、许可证及SHA-256校验和。已包含并明确标注可用的预测坐标导出文件;缺失结构未进行重建。AI辅助研究由EticaHub Labs自动驾驶程序生成。Deaven Mabry被记为负责项目创建者,隶属EticaHub Labs。引用文献仍为原作者作品;标识符解析不构成主张支持。

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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