水通道蛋白4(AQP4)降解组基础图谱
该数据集为水通道蛋白4(AQP4)降解组基础图谱第1版,整合野生型与突变型AQP4的全部蛋白水解肽段,形成统一资源,采用高压缩比打包以提升可用性、下载速度与可重复性

基本信息
资源简介
水通道蛋白4(AQP4)降解组基础图谱
Aquaporin-4 (AQP4) Degradome Foundation Atlas
该数据集为水通道蛋白4(AQP4)降解组基础图谱第1版,整合野生型与突变型AQP4的全部蛋白水解肽段,形成统一资源,采用高压缩比打包以提升可用性、下载速度与可重复性。数据面向脱髓鞘与神经退行性疾病,服务于视神经脊髓炎谱系疾病相关的转化、临床与生物标志物研究,包含说明文档、分析代码与压缩数据文件(来源 figshare,CC0 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2025-10-20。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):水通道蛋白4(AQP4)降解组基础图谱——第1版。本开放获取且可免费下载的数据集介绍水通道蛋白4(AQP4)降解组基础图谱第1版,这是首个全面的AQP4蛋白水解肽段图谱,旨在加速脱髓鞘与神经退行性疾病的转化、临床与生物标志物研究。该数据集(AQP4_Degradome_Foundation_Atlas_v1.tar.gz)将野生型和突变型AQP4的完整蛋白水解肽段谱整合为单一统一资源,采用高水平压缩以最大化可用性、优化下载速度并确保可重复性。临床与生物学背景:视神经脊髓炎(NMO)及其相关的中枢神经系统炎性谱系疾病以靶向AQP4水通道的自身抗体为特征,该通道在星形胶质细胞足突中丰富。经典临床表现包括视神经炎
【数据结构与技术规格】
文件数 4 个,合计 5.00 MB。数据集 DOI:10.5522/04/30391018.v1。
【主题与分类】
源站学科分类:Analytical biochemistry、Medical biochemistry - amino acids and metabolites、Applied mathematics not elsewhere classified、Biological mathematics、Bioinformatics and computational biology not elsewhere classified、Neurology and neuromuscular diseases。主题标签:P55087、AQP4、NMO-ON、NMOSD、Neuromyelitis optica spectrum Disease、optic neuritis、transverse myelitis。本站分类:神经系统疾病/视神经脊髓炎谱系疾病。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Analytical biochemistry、Medical biochemistry - amino acids and metabolites、Applied mathematics not elsewhere classified、Biological mathematics、Bioinformatics and computational biology not elsewhere classified、Neurology and neuromuscular diseases。
【获取与许可】
源站页面:https://rdr.ucl.ac.uk/articles/dataset/Aquaporin-4_AQP4_Degradome_Foundation_Atlas/30391018
使用许可:CC0(https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/)。
规范引用:Petzold, Axel (2025). Aquaporin-4 (AQP4) Degradome Foundation Atlas. University College London. Dataset
下载信息
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数据集获取
源站:https://rdr.ucl.ac.uk/articles/dataset/Aquaporin-4_AQP4_Degradome_Foundation_Atlas/30391018
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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 5.0 MB。
数据说明
Axel Petzold (2025). Aquaporin-4 (AQP4) Degradome Foundation Atlas [Dataset]. http://doi.org/10.5522/04/30391018.v1
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