FUsed in Sarcoma (FUS) 降解组基础图谱
该数据集是FUsed in Sarcoma（FUS）蛋白的降解组基础图谱，包含基于计算预测的FUS蛋白所有可能肽片段的结构化数据，涉及肽序列的生化与生物物理特性等模态，主要用于支持神经退行性疾病机制、蛋白质组学分析、生物标志物发现以及基于机器学习的蛋白质碎片化研究，为理解健康和疾病中的蛋白质降解过程提供系统资源。
基本信息
资源简介
FUsed in Sarcoma (FUS) 降解组基础图谱
【数据集背景】
本数据集源站标题为《FUsed in Sarcoma (FUS) Degradome Foundation Atlas》。源站首次发布：2025-12-17。
【数据内容】
源站原始描述：This repository contains the FUS Degradome Foundation Atlas, an open-access dataset providing a comprehensive in silico reconstruction of the proteolytic fragment landscape of FUsed in Sarcoma (FUS). Rather than treating FUS as a single, static protein, the atlas represents FUS as a dynamic ensemble of peptide fragments generated through normal protein turnover and regulated proteolytic cleavage. The dataset enumerates all theoretically possible FUS peptide fragments derived from predicted enzym…
文件 README.TXT 为文本内容，开头为：README.txt FUS Degradome Foundation Atlas — Version 1 Last updated: 15 December 2025 Author: Axel Petzold (a.petzold@ucl.ac.uk) ==============================…
文件 requirements.txt 为文本内容，开头为：# FUS Degradome Foundation Atlas # Python workflow requirements # Core dependencies pandas>=2.0.0 peptides>=0.3.1 # Optional dependency (recommended for perf…
【数据结构与技术规格】
文件数 4 个，合计 2.06 MB。fus.pdf：application/pdf，225.52 KB。README.TXT：text/plain，5.96 KB。requirements.txt：text/plain，605 B。数据集 DOI：10.5522/04/30883571.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Other chemical sciences not elsewhere classified。主题标签：P35637、FUS、FUsed in Sarcoma、ALS、Motor neuron disease。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Other chemical sciences not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://rdr.ucl.ac.uk/articles/dataset/_b_FUsed_in_Sarcoma_FUS_Degradome_Foundation_Atlas_b_/30883571
使用许可：CC0（https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/）。
规范引用：Petzold, Axel (2025). FUsed in Sarcoma (FUS) Degradome Foundation Atlas. University College London. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
源站：https://figshare.com/articles/dataset/_b_FUsed_in_Sarcoma_FUS_Degradome_Foundation_Atlas_b_/30883571
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集是FUS降解组基础图谱，一个开放获取的数据集，提供了FUsed in Sarcoma（FUS）蛋白水解片段景观的全面计算重建。它不将FUS视为单一静态蛋白，而是将其表示为通过正常蛋白质周转和受调控的蛋白水解切割产生的动态肽片段集合。数据集枚举了所有理论上可能的FUS肽片段，这些片段源自预测的酶促和化学切割位点，并为每个片段计算了生化和生物物理特性，支持适用于蛋白质组学、生物标志物发现和计算生物学工作流程的肽水平分析。当前版本包含野生型FUS序列，其框架设计为可轻松扩展到疾病相关突变，包括与肌萎缩侧索硬化症（ALS）相关的变异。所有数据均以结构化CSV格式提供，并附带完全可复现的Python工作流程和文档。该数据集旨在支持神经退行性疾病机制、RNA结合蛋白生物学、自身免疫、肽-抗体相互作用以及基于机器学习分析的研究，补充现有降解组资源，促进对健康和疾病中蛋白质碎片化的系统理解。
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