神经退行性疾病靶点精细坐标结构与口袋分析数据集（HTT、SNCA、LRRK2、APOE4、APP、SOD1）
本数据集面向神经退行性疾病靶点，涵盖 HTT、SNCA、LRRK2、APOE4、APP、SOD1 等目标，提供精细化的坐标结构与口袋分析结果
基本信息
资源简介
神经退行性疾病靶点精细坐标结构与口袋分析数据集（HTT、SNCA、LRRK2、APOE4、APP、SOD1）
Refined Coordinate Structures and Pocket Analyses for Neurodegenerative Disease Targets (HTT, SNCA, LRRK2, APOE4, APP, SOD1)
本数据集面向神经退行性疾病靶点，涵盖 HTT、SNCA、LRRK2、APOE4、APP、SOD1 等目标，提供精细化的坐标结构与口袋分析结果。数据包含基于 ESMFold-V2 的构象稳定性指标（如 pLDDT）与结构细节描述，以及基于 BioNeMo 的药代动力学参数（如 LogD、BBB 渗透性、Readiness Score）。坐标与分析结果附带 CRC32/MD5 可验证清单，TTT-7 审计标记仅为组织约定。该数据可用于神经退行性疾病靶点的结构评估、成药性分析与优先级排序等研究场景（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 许可）。
【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）：临床治疗规范：第 3 批：神经病学与神经退行性病理 标准：GLP 对齐 / 制药级 靶点：HTT 构象稳定性（ESMFold-V2） - pLDDT：88.7 - 结构细节：α-螺旋富集 药代动力学（BioNeMo） - LogD：1.89 - BBB 渗透性：高 - 就绪评分：0.91 靶点：SNCA 构象稳定性（ESMFold-V2） - pLDDT：92.4 - 结构细节：β-折叠聚焦 药代动力学（BioNeMo） - LogD：1.89 - BBB 渗透性：高 - 就绪评分：0.91 靶点：LRRK2 构象稳定性（ESMFold-V2） - pLDDT：85.1 - 结构细节：β-折叠聚焦 药代动力学（BioNeMo） - LogD：1.89 - BBB 渗透性：高 - 就绪评分：0.91 完整性与溯源：坐标与分析结果带有 CRC32/MD5 可验证清单；TTT-7 审计标记仅为组织约定。许可证
【主题与分类】
主题标签：ACE2、APOE4、APP、BBB、BY、CC、CFTR、CRC32、DMD、DPP4。本站分类：神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.22994086
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.22994086
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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
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- OpenDataLab:
数据集大小约 6.5 MB。
数据说明
临床治疗规范：第3批：神经病学与神经退行性病理学 标准：符合GLP / 制药级 ## 靶点：HTT ### 构象稳定性（ESMFold-V2） - pLDDT：88.7 - 结构细节：α-螺旋富集 ### 药代动力学（BioNeMo） - LogD：1.89 - BBB渗透性：高 - 就绪评分：0.91 ## 靶点：SNCA ### 构象稳定性（ESMFold-V2） - pLDDT：92.4 - 结构细节：β-折叠聚焦 ### 药代动力学（BioNeMo） - LogD：1.89 - BBB渗透性：高 - 就绪评分：0.91 ## 靶点：LRRK2 ### 构象稳定性（ESMFold-V2） - pLDDT：85.1 - 结构细节：β-折叠聚焦 ### 药代动力学（BioNeMo） - LogD：1.89 - BBB渗透性：高 - 就绪评分：0.91 完整性与来源：坐标和分析带有可通过CRC32/MD5验证的清单；TTT-7审计标记仅为组织约定。 许可：CC BY 4.0——开放用于学术和商业治疗用途。 主要研究者：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。
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。
