IV型胶原α-1链降解组基础图谱

它面向蛋白质组学、降解组学、质谱、细胞外基质生物学、血管生物学及生物标志物发现等领域的开放获取参考资源,系统绘制 IV 型胶原的潜在片段图谱,并以降解组学视角将基底膜周转、细胞外基质重塑与酶切过程视为产生动态胶原衍生肽段群体的来源,可用于相关片段预测与生物标志物研究(来源 DOI 解析,Creati

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蛋白质预测Neurosciences not elsewhere classified
Collagen Alpha-1(IV) Degradome Foundation Atlas

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-11-04
版本
1

资源简介

IV型胶原α-1链降解组基础图谱

Collagen Alpha-1(IV) Degradome Foundation Atlas

该数据集为 Collagen Alpha-1(IV) Chain Degradome Foundation Atlas(Version 1),是对人 IV 型胶原 alpha-1 链(COL4A1,UniProt: P02462)经蛋白酶切割产生的理论肽段图谱的综合性计算机模拟重建。它面向蛋白质组学、降解组学、质谱、细胞外基质生物学、血管生物学及生物标志物发现等领域的开放获取参考资源,系统绘制 IV 型胶原的潜在片段图谱,并以降解组学视角将基底膜周转、细胞外基质重塑与酶切过程视为产生动态胶原衍生肽段群体的来源,可用于相关片段预测与生物标志物研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Univers。

【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):该 Figshare 仓库收录了 Collagen Alpha-1(IV) Chain Degradome Foundation Atlas(Version 1),这是通过蛋白酶切割人胶原 alpha-1(IV) 链(COL4A1,UniProt: P02462)生成的理论肽段图谱的综合性计算机模拟重建。作为面向蛋白质组学、降解组学、质谱、细胞外基质生物学、血管生物学和生物标志物发现领域研究人员的开放获取参考资源,该数据集系统绘制了 IV 型胶原的潜在片段图谱。该图谱并非将 COL4A1 视为单一静态结构蛋白,而是采用以降解组学为中心的视角,其中基底膜周转、细胞外基质重塑和酶切生成动态的胶原衍生肽段群体。IV 型胶原是基底膜的主要结构成分

【主题与分类】

主题标签:Neurosciences not elsewhere classified。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://rdr.ucl.ac.uk/articles/dataset/Collagen_Alpha-1_IV_Degradome_Foundation_Atlas/33950749/1

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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    • 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

本Figshare存储库收录了胶原蛋白α-1(IV)链降解组基础图谱(第1版),这是通过对人胶原蛋白α-1(IV)链(COL4A1,UniProt:P02462)进行蛋白水解切割所生成的理论肽段景观的全面计算机模拟重建。该数据集专为蛋白质组学、降解组学、质谱分析、细胞外基质生物学、血管生物学及生物标志物发现领域的研究人员设计,作为开放获取的参考资源,系统性地绘制了IV型胶原蛋白的潜在片段图谱。该图谱并非将COL4A1视为单一静态结构蛋白,而是采用以降解组为中心的视角,其中基底膜周转、细胞外基质重塑和酶促切割生成动态的胶原蛋白衍生肽段群体。IV型胶原蛋白是基底膜的主要结构成分,形成特化的细胞外基质网络,提供机械支撑、组织构造和细胞-基质信号传导。

COL4A1在多种组织中表达,在血管基底膜中尤为重要,包括与脑、肾及其他器官相关的基底膜。COL4A1的遗传改变与一系列遗传性小血管和基底膜疾病相关,包括脑小血管病及相关神经表型。因此,表征COL4A1的蛋白水解片段图谱可能为基底膜重塑、血管完整性、组织损伤、神经血管病理学以及基于肽的生物标志物开发提供有价值的见解。蛋白质组学数据集的关键特征利用预测的酶切和化学切割位点,该图谱系统性地生成并注释可能的COL4A1肽段片段。每个片段均使用与质谱、蛋白质组学和计算肽分析相关的理化特征进行表征。质谱与肽

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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