6000种化合物解偶联活性筛选:输入参数、预测解偶联活性及结构警报结果

该数据集来自 search.dataone.org,主题为6000种化合物的解偶联活性筛选,包含输入参数、预测的解偶联活性以及结构警报相关结果

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其他预测structural alertsCOSMOthermMitotoxuncoupling of phosphorylationbaseline toxicity
Screening of 6000 compounds for uncoupling activity: input parameters, the predicted uncoupling activity, as well as the results in respect to structural alerts

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

6000种化合物解偶联活性筛选:输入参数、预测解偶联活性及结构警报结果

Screening of 6000 compounds for uncoupling activity: input parameters, the predicted uncoupling activity, as well as the results in respect to structural alerts

该数据集来自 search.dataone.org,主题为6000种化合物的解偶联活性筛选,包含输入参数、预测的解偶联活性以及结构警报相关结果。数据涉及基于ab-initio COSMO-RS输入参数的生物物理模型,以分子结构为唯一外部输入,并联合基线毒性(麻醉)模型,识别出1250余种可能解偶联剂及硫代磷酸等新类别。可用于评估化学物质毒性、研究解偶联活性与肿瘤、糖尿病或肥胖等疾病治疗的相关性,并支持解偶联剂预测模型的验证与开发(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在评估化学物质的毒性时,磷酸化质子解偶联是一个重要因素,并且最近在制药研究中因涉及癌症、糖尿病或肥胖等疾病的治疗而受到关注。因此,可靠地识别解偶联活性是一个有价值的目标。为此,我们使用基于ab-initio COSMO-RS输入参数的生物物理模型,以分子结构作为唯一外部输入,筛选了6000多种阴离子化合物的体外解偶联活性。我们将这些结果与基线毒性(麻醉)模型相结合。我们的模型在筛选数据集中识别出超过1250种可能的解偶联剂,并识别出可能的新解偶联剂类别,如硫代磷酸。当针对数据集中423种已知解偶联剂和612种已知无活性化合物进行测试时,该模型达到了83%的灵敏度。

【主题与分类】

主题标签:structural alerts、COSMOtherm、Mitotox、uncoupling of phosphorylation、baseline toxicity。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A80dd895025c5d7b7ec1c583e40eb57919dea1bd018e6e45618df02fc89e0fd22

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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。

数据说明

在评估化学物质的毒性时,质子载体解偶联磷酸化是一个重要因素,并且最近在制药研究中,针对癌症、糖尿病或肥胖等疾病的治疗,这一因素已逐渐成为焦点。因此,可靠地识别解偶联活性成为一个有价值的目标。为此,我们利用基于从头算COSMO-RS输入参数的生物物理模型,仅以分子结构作为外部输入,筛选了超过6000种阴离子化合物的体外解偶联活性。我们将这些结果与基线毒性(麻醉)模型相结合。我们的模型在筛选数据集中识别出超过1250种可能的解偶联剂,并发现了可能的新解偶联剂类别,如硫代磷酸。当与数据集中423种已知解偶联剂和612种已知非活性化合物进行测试对比时,该模型达到了83%的灵敏度和96%的特异性。在直接比较中,它显示出与结构…相似的特异性。

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。

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