EticaHub实验室计算蛋白质设计数据集——胰腺癌——运行ad0c632c-0e45-4f5b-8082-5214db956bdd
该数据集为 EticaHub Labs 计算蛋白质设计研究审计记录,聚焦胰腺癌,单次运行包含 3 个归档候选与 1 次报告迭代,流程选中的候选为 #1,其内部自动评级为 rejected

基本信息
资源简介
EticaHub实验室计算蛋白质设计数据集——胰腺癌——运行ad0c632c-0e45-4f5b-8082-5214db956bdd
EticaHub Labs computational protein-design dataset — Pancreatic Cancer — run ad0c632c-0e45-4f5b-8082-5214db956bdd
该数据集为 EticaHub Labs 计算蛋白质设计研究审计记录,聚焦胰腺癌,单次运行包含 3 个归档候选与 1 次报告迭代,流程选中的候选为 #1,其内部自动评级为 rejected。研究问题为设计占据 switch II 口袋的 KRAS-G12D 选择性螺旋肽,但仅为计算预测,无实验或临床证据,评分与自动检查不证明结合、新颖性、疗效、安全性或医疗获益。可用于计算蛋白质设计方法的研究审计与预测结果复核(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,非经过验证的治疗方案。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 #1;其内部自动评级为 rejected。提出的研究问题(非已证明结果):开发占据 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、自动检查与已解析标识符不确立结合、新颖性、疗效、安全性或医疗获益。存储的“verified”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、方法与成功标准为拟议研究,非已执行实验。检查点版本、随机种子与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.23669690
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 31.3 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个归档候选物。流程选出的候选物为#1;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归档导出确立;不主张精确重跑可复现性。
自动警告:序列复杂度:2.36比特——多样性低 自动警告:串联重复:56%重复 自动失败:三级结构:延伸杆状(Rg 25.5 Å,预期为10.4 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自动驾驶系统生成。Deaven Mabry被记为负责项目创建者,隶属EticaHub Labs。所引用文献仍为原作者的作品;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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




