基于SwissADME、网络药理学与分子对接探究木姜叶柯治疗糖尿病神经病变药理特性与作用机制的数据集
该数据集收录了支撑木姜叶柯抗糖尿病神经病变（DN）潜力研究的全部原始与处理文件，整合SwissADME成药性分析、网络药理学靶点挖掘与分子对接验证
基本信息
资源简介
基于SwissADME、网络药理学与分子对接探究木姜叶柯治疗糖尿病神经病变药理特性与作用机制的数据集
Dataset for:Exploring the Pharmacological Properties and Mechanism of Action of Lithocarpus litseifolius (Hance) Chun. in Treating Diabetic Neuropathy Based on SwissADME, Network Pharmacology, and Molecular Docking
该数据集收录了支撑木姜叶柯抗糖尿病神经病变（DN）潜力研究的全部原始与处理文件，整合SwissADME成药性分析、网络药理学靶点挖掘与分子对接验证。内容涵盖45个最终分析成分（32个黄酮、5个酚类、8个三萜）的SMILES、SDF、MOL2文件及SwissADME输出表，1,346个SwissTargetPrediction人类靶点，以及7,745个非冗余DN相关靶点，并识别出AKT1、BCL2、EGFR等核心靶点与PI3K-Akt、MAPK、AGE-RAGE等信号通路。可用于复现成分筛选、靶点预测与对接验证流程，支持糖尿病神经病变药物发现研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
项目资助方：Guangxi Key R&D Program Project(Grant No. AB25069016)。源站首次发布：2025-10-03。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含所有支持手稿研究的原始与处理文件，该手稿研究药用植物木姜叶柯（Lithocarpus litseifolius）的抗糖尿病神经病变（DN）潜力。研究整合了SwissADME分析、网络药理学靶点挖掘和分子对接验证，以识别类药成分、核心分子靶点（AKT1、BCL2、EGFR、ERBB2、ESR1、HSP90AA1、SRC、TP53）及相关信号通路（PI3K-Akt、MAPK、AGE-RAGE等）。内容摘要 化合物/ – 45个最终分析成分（32个黄酮、5个酚类、8个三萜）的SMILES、SDF和MOL2文件。 – SwissADME输出表（Excel），报告Lipinski违规、ESOL溶解度、GI吸收、BA %、P-gp底物状态、PAINS/Brenk警报。 靶点/ – 所有化合物的1,346个唯一SwissTargetPrediction命中（Homo sapiens，概率 > 0）。 – 7,745个非冗余DN相关靶点
【数据结构与技术规格】
文件数 13 个，合计 11.57 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.30271642.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Endocrinology。主题标签：Lithocarpus litseifolius、Diabetic neuropathy、Network pharmacology、Molecular docking、Pharmacological properties、potential toxicity。本站分类：神经系统疾病。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Endocrinology。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Dataset_for_Exploring_the_Pharmacological_Properties_and_Mechanism_of_Action_of_Lithocarpus_litseifolius_Hance_Chun_in_Treating_Diabetic_Neuropathy_Based_on_SwissADME_Network_Pharmacology_and_Molecular_Docking/30271642
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Wang, Xiaoyong (2025). Dataset for:Exploring the Pharmacological Properties and Mechanism of Action of Lithocarpus litseifolius (Hance) Chun. in Treating Diabetic Neuropathy Based on SwissADME, Network Pharmacology, and Molecular Docking. figshare. Dataset
下载信息
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源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.30271642.v1
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- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 11.6 MB。
数据说明
该数据集包含所有原始和处理过的文件，这些文件支持研究药用植物Lithocarpus litseifolius抗糖尿病神经病变(DN)潜力的手稿。
本研究整合了SwissADME分析、网络药理学靶点挖掘和分子对接验证，以识别类药成分、核心分子靶点（AKT1、BCL2、EGFR、ERBB2、ESR1、HSP90AA1、SRC、TP53）及相关信号通路（PI3K-Akt、MAPK、AGE-RAGE等）。内容摘要化合物/– 最终分析的45种成分（32种黄酮类、5种酚类、8种三萜类）的SMILES、SDF和MOL2文件。– SwissADME输出表（Excel），报告Lipinski违规项、ESOL溶解度、胃肠道吸收、BA %、P-gp底物状态、PAINS/Brenk警报。靶点/– 所有化合物的1，346个独特SwissTargetPrediction命中（Homo sapiens，概率 > 0）。– 提取的7，745个非冗余DN相关靶点（DisGeNet、GeneCards、OMIM）。– 246个相交的“化合物–疾病”靶点，附有Entrez ID和官方基因符号。网络/– TSV和Cytoscape（.cys）格式的STRING PPI（置信度 ≥ 0.7）；包含节点度和6个中心性指标。– “药物–化合物–靶点”网络（.cys和.graphml），显示290个节点/1，163条边。富集/– GO结果（BP、CC、MF）和KEGG通路（p ≤ 0.05，FDR q ≤ 0.05）作为单独的CSV文件以及R图（png/pdf）。对接/– 8个cor的PDB代码
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。
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。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
