受限植物糖苷在gingipain K裂口中的非极性埋藏锚定
该研究评估 Symplocos racemosa 的植物化学代谢组对牙龈卟啉单胞菌赖氨酸-牙龈蛋白酶(Kgp;PDB: 6I9A)与人单胺氧化酶A(MAO-A;PDB: 2Z5X)的作用,旨在拦截牙周炎-阿尔茨海默病轴

基本信息
资源简介
受限植物糖苷在gingipain K裂口中的非极性埋藏锚定
该研究评估 Symplocos racemosa 的植物化学代谢组对牙龈卟啉单胞菌赖氨酸-牙龈蛋白酶(Kgp;PDB: 6I9A)与人单胺氧化酶A(MAO-A;PDB: 2Z5X)的作用,旨在拦截牙周炎-阿尔茨海默病轴
Apolar burial anchoring of a confined plant glycoside in the gingipain K cleft
【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):概述 本仓库包含支持论文《Apolar burial anchoring of a confined plant glycoside in the gingipain K cleft》的计算数据集、原始计算结果、参数文件与补充材料。该研究评估 Symplocos racemosa 的植物化学代谢组对牙龈卟啉单胞菌赖氨酸-牙龈蛋白酶(Kgp;PDB: 6I9A)与人单胺氧化酶A(MAO-A;PDB: 2Z5X)的作用,旨在拦截牙周炎-阿尔茨海默病轴。数据支持将 benzoylsalireposide(CID_10369077)鉴定为一种局部可部署的非共价抗毒力骨架,其特征为药代动力学受限(TPSA > 140 Ų),并由Kgp催化裂口内的非极性埋藏驱动。数据集结构 本仓库按研究中执行的多尺度计算机模拟工作流严格组织为7个目录:01_
【主题与分类】
主题标签:阿尔茨海默病、神经系统疾病、牙龈卟啉单胞菌、Kgp、MAO-A、分子对接、植物化学代谢组、非共价抗毒力。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.21963484
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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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 2.39 GB。
数据说明
概述 本仓库包含支持手稿《一种受限植物糖苷在牙龈蛋白酶K裂隙中的非极性埋藏锚定》的计算数据集、原始计算输出、参数文件及补充材料。该研究评估了Symplocos racemosa的植物化学代谢组对Porphyromonas gingivalis赖氨酸-牙龈蛋白酶(Kgp;PDB:6I9A)和人单胺氧化酶A(MAO-A;PDB:2Z5X)的作用,旨在干预牙周炎-阿尔茨海默病轴。这些数据支持将benzoylsalireposide(CID_10369077)鉴定为一种可局部部署的非共价抗毒力支架,其特征为药代动力学受限(TPSA > 140 Ų),并由Kgp催化裂隙内的非极性埋藏驱动。数据集结构 本仓库按7个目录组织,严格对应研究中执行的多尺度计算机模拟工作流程:01_Biological_Prediction/:来自PASS Online和PASS GERO的原始预测谱,包含植物化学库的活性概率(Pa)和非活性概率(Pi)值。
02_ADMET/:包含在评估过的一致性平台(SwissADME、ADMETlab 3.0、ProTox-3.0、Deep-PK、admetSAR 3.0、ADMET-AI)上获得的理化性质、吸收和毒性筛选结果的原始数据集。包括区室分配矩阵。03_Docking/:Kgp和MAO-A的预处理受体结构(.pdb)、配体3D结构,以及原始对接输出文件,包括生成的结合构象和相互作用谱。04_MD_and_MMGBSA/:用于确保精确可重复性的GROMACS(v2023.4)参数文件(运行输入文件.mdp、系统拓扑文件.top和起始坐标文件.gro)。还包括所有模拟复合物的原始终点自由能分解表(gmx_MMPBSA)。注:由于Zenodo文件大小限制(>50 GB/系统),原始未压缩的200 ns轨迹文件(.xtc/.trr)未包含在内,但可在合理请求下向通讯作者获取。
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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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。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




