淀粉样变性与神经退行性疾病靶点结构图谱——神经研究数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.19857768

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数据集大小约 34.1 KB。

数据说明

数据集标题：淀粉样变性和神经退行性疾病靶点的结构图谱——神经研究数据集 v1.1

概述：聚焦于ALS、阿尔茨海默病和帕金森病中的蛋白质错误折叠、成核和聚集通路（例如HTT、SNCA、LRRK2、APOE4、APP、SOD1）。所映射的坐标结构显示出扩大的配体腔，用于设计小分子稳定剂，以锁定单体状态并防止毒性寡聚化。

计算方法：使用NRC CASP-17纯数学折叠引擎优化靶点结构。该流程应用C-alpha谐波引导势约束（$k_{guide} = 0.5$）进行比较建模（或$k_{guide} = 0.0$用于从头建模），随后进行侧链松弛和口袋扩展模拟，以识别变构和活性腔。所有坐标均使用Trageser张量定理（TTT-7）晶格奇偶校验进行审核，以消除空间冲突（最小原子间距离 > 1.10 Å）和环区幻觉。

许可证：根据知识共享署名4.0国际许可协议（CC BY 4.0）分发，以支持开放、商业和学术治疗药物设计。

首席研究员：James Paul Trageser
所属机构：Nexus Resonance Codex
ORCID：0009-0006-6678-2908
X（Twitter）：@jtrag
代码库：https://GitHub.com/Nexus-Resonance-Codex/Drug-Discovery

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。