Neurotox数据集及结构预测：深度学习解码有毒物种神经毒性保守标志

数据集获取

源站：https://doi.org/10.7910/DVN/EB1OGZ

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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。

数据集大小约 1.42 GB。

数据说明

本数据集包含支持神经毒性预测与序列扭曲分析的Neurotox框架的完整计算资产、序列数据及结构预测结果。Model_Data/raw_newData3.h5ad：一个AnnData对象，包含预处理后的序列数据集及用于模型训练与评估的嵌入向量。Data_Check.ipynb：用于检查数据集内容及验证数据完整性的Jupyter笔记本。Supp_Data_Figure 1/：与图1实验相关的数据输出、中间结果及绘图资产。Supp_Data_Figure 2/：与图2序列扭曲实验相关的数据输出、中间结果及绘图资产。Alphafold Predictions/3D Structures_Original/ & 3D_structures_Warp/：原始与序列扭曲神经毒素变体的预测三维蛋白质结构。Neuroreceptors/：用于结合与对接评估的靶受体结构文件。Original_Model1至Original_Model5 / Warp_Model1至Warp_Model5：原始与扭曲状态下5个重复AlphaFold模型的结构集合输出。

PyMOL脚本：用于在PyMOL中加载和渲染蛋白质-受体复合物叠加、结构比对及界面分析的脚本。

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。