Name: Ntrk_G667C_Act_Entrectinib对接日志
Creator: 千方医数集科研发现管道
License: CC BY 4.0

基本信息

模态

文本

大小

0.000046853 GB

许可

CC BY 4.0

创建/更新时间

2020-11-11

版本

v1

资源简介

Ntrk_G667C_Act_Entrectinib对接日志

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Ntrk_G667C_Act_Entrectinib.log》。源站首次发布：2020-11-11。

【数据内容】

源站原始描述：Docking data for NTRK1 (TrkA) wildtype and mutants

文件 Ntrk_G667C_Act_Entrectinib.log 为文本内容，开头为：Ensemble docking result analysis ================================ The ligand was docked 32 times ["Run"] with VINA against each of the 5 receptors ["Rec"] …

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个，合计 46.85 KB。Ntrk_G667C_Act_Entrectinib.log：text/plain，46.85 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.13218590.v1。

【主题与分类】

源站学科分类：Oncology and carcinogenesis not elsewhere classified、Animal physiology - biophysics、Human biophysics、Structural biology (incl. macromolecular modelling)。主题标签：NTRK Trk kinase inhibitor docking、Cancer、Biophysics、Structural Biology (incl. Macromolecular Modelling)。

【适用方向】

文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。

【获取与许可】

源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Ntrk_G667C_Act_Entrectinib_log/13218590

使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。

规范引用：Davare, Monika (2020). Ntrk_G667C_Act_Entrectinib.log. figshare. Dataset

原始链接

https://figshare.com/articles/dataset/Ntrk_G667C_Act_Entrectinib_log/13218590/1

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使用方式

数据集获取（Figshare）

源站标题：Ntrk_G667C_Act_Entrectinib.log
DOI：10.6084/m9.figshare.13218590.v1
发布日期：2020-11-11
文件数：1 个
文件总体积：46.85 KB
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Ntrk_G667C_Act_Entrectinib_log/13218590

命令行下载

curl -L -o "Ntrk_G667C_Act_Entrectinib.log" "https://ndownloader.figshare.com/files/25457078"

文件清单

Ntrk_G667C_Act_Entrectinib.log（46.85 KB）

文件总体积 46.85 KB（源站 API 实测）。

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