50+关键药物靶点变构药效团全球公共领域数据库（KRAS、p53、PCSK9、SMN2）
该数据集公开了50多个关键治疗靶点经计算识别的变构结合位点的精确三维坐标（X、Y、Z），涵盖KRAS G12C、p53、PCSK9、EGFR T790M、SMN2等靶点
基本信息
资源简介
50+关键药物靶点变构药效团全球公共领域数据库（KRAS、p53、PCSK9、SMN2）
Global Public Domain Database of Allosteric Pharmacophores for 50+ Critical Drug Targets (KRAS, p53, PCSK9, SMN2)
该数据集公开了50多个关键治疗靶点经计算识别的变构结合位点的精确三维坐标（X、Y、Z），涵盖KRAS G12C、p53、PCSK9、EGFR T790M、SMN2等靶点。位点采用逆协方差矩阵（精度矩阵）方法识别，并以拓扑Lrenom常数（Λr≈1.1107）过滤，以区分功能性口袋与热噪声。数据以CC0 1.0通用许可发布，可用于变构药物发现、先验技术声明与专利防御等场景（来源 DOI 解析，Creative Commons Zero v1.0 Universal 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）：现有技术声明与公共领域奉献 摘要：本数据集发布了针对50多个关键治疗靶点（包括KRAS G12C、p53、PCSK9、EGFR T790M和SMN2）经计算识别的变构结合位点的精确三维坐标（X、Y、Z）。这些位点采用逆协方差矩阵（精度矩阵）方法识别，并以拓扑Lrenom常数（Λr≈1.1107）过滤，有效区分专性功能口袋与热噪声。靶点列表（部分）：肿瘤学：KRAS G12C、p53（Y220C）、EGFR T790M、PD-L1、MYC、VEGF。神经病学：Beta-Secretase 1（BACE1）、SMN2（外显子7剪接调节剂）、Huntingtin、Alpha-Synuclein。代谢：PCSK9（LDLR结合界面）、胰岛素受体。病毒：尼帕病毒G、马尔堡病毒VP40、HIV-1 gp120、寨卡病毒包膜。法律声明：通过以CC0 1.0通用许可发布本数据，作者明确
【主题与分类】
主题标签：Prior Art、Drug Discovery、Allosteric Regulation、KRAS G12C、PCSK9、Public Domain、Lrenom Constant、Inverse Covariance、Open Science、Patent Defense。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.18317288
使用许可：Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.18317288
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
现有技术声明与公有领域奉献
摘要：本数据集发布了超过50个关键治疗靶点的计算识别变构结合位点的精确三维坐标（X， Y, Z），包括KRAS G12C、p53、PCSK9、EGFR T790M和SMN2。这些位点采用逆协方差矩阵（精度矩阵）方法识别，并通过拓扑Lrenom常数（Λr≈1.1107）进行过滤，有效区分了专性功能口袋与热噪声。
靶点列表（部分）：
肿瘤学：KRAS G12C、p53 (Y220C)、EGFR T790M、PD-L1、MYC、VEGF。
神经病学：β-分泌酶1 (BACE1)、SMN2（外显子7剪接调节剂）、亨廷顿蛋白、α-突触核蛋白。
代谢：PCSK9 (LDLR结合界面)、胰岛素受体。
病毒：尼帕病毒G、马尔堡病毒VP40、HIV-1 gp120、寨卡病毒包膜蛋白。
法律声明：通过根据CC0 1.0通用许可发布此数据，作者明确将此信息置入全球公有领域。这些披露构成35 U.S.C. § 102（美国）和EPC第54条（欧洲）下的“现有技术”。
对专利的影响：任何未来就特异性结合本数据集所披露坐标的小分子主张“新颖性”的专利申请，依定义即属无效。在这些特定空间坐标上的作用机制现已成为公知常识。
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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