Prestin降解组基础图谱
该数据集为Prestin降解组基础图谱(版本1),是对人Prestin(SLC26A5)经蛋白水解切割产生的理论肽段景观的计算机模拟重建,并特别考虑与感音神经性听力损失相关的A216T及另一报道变异A296V两种序列变体

基本信息
资源简介
Prestin降解组基础图谱
Prestin Degradome Foundation Atlas
该数据集为Prestin降解组基础图谱(版本1),是对人Prestin(SLC26A5)经蛋白水解切割产生的理论肽段景观的计算机模拟重建,并特别考虑与感音神经性听力损失相关的A216T及另一报道变异A296V两种序列变体。图谱系统映射野生型与变异型Prestin序列在周转和酶解过程中可能产生的肽段片段,为蛋白质组学、降解组学、质谱分析、听觉生物学、内耳研究、膜蛋白生物学、遗传变异及生物标志物发现等领域的研究者提供开放获取的计算参考(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 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):该Figshare存储库托管Prestin降解组基础图谱(版本1),这是对人Prestin(SLC26A5)经蛋白水解切割产生的理论肽段景观的全面计算机模拟重建,并特别考虑两种序列变体:与感音神经性听力损失相关的A216T,以及另一报道的Prestin变体A296V。该图谱为从事蛋白质组学、降解组学、质谱分析、听觉生物学、内耳研究、膜蛋白生物学、遗传变异和生物标志物发现的研究人员提供开放获取的计算参考。通过系统映射Prestin周转和酶解加工过程中可能产生的肽段片段,该数据集提供了以降解组为中心的视角,展示可能由野生型和变异型Prestin序列产生的肽段群体。生物学背景
【主题与分类】
主题标签:Neurosciences not elsewhere classified、Otorhinolaryngology。本站分类:耳及乳突疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://rdr.ucl.ac.uk/articles/dataset/Prestin_Degradome_Foundation_Atlas/34068816/1
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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源站:https://doi.org/10.5522/04/34068816.v1
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
该Figshare存储库收录了Prestin降解组基础图谱(第1版),这是对人类Prestin(SLC26A5)经蛋白水解切割所产生的理论肽段景观进行的全面计算机模拟重建,并特别考虑了两种序列变异:与感音神经性听力损失相关的A216T,以及另一种已报道的Prestin变异A296V。该图谱为蛋白质组学、降解组学、质谱分析、听觉生物学、内耳研究、膜蛋白生物学、遗传变异及生物标志物发现等领域的研究人员提供了开放获取的计算参考。通过系统绘制Prestin周转和酶促加工过程中可能产生的肽段片段,该数据集以降解组为中心的视角,呈现了可能由野生型和变异型Prestin序列产生的肽段群体。生物学背景:Prestin由SLC26A5编码,是一种在内耳耳蜗外毛细胞中高水平表达的特化膜蛋白。
它属于阴离子转运相关蛋白的SLC26家族,并作为外毛细胞电致运动(极高频率除外)的分子马达发挥作用。Prestin对于耳蜗内声音诱导机械振动的放大和精细调谐至关重要。因此,Prestin结构或功能的变化会影响外毛细胞放大声信号的能力,并影响正常听觉敏感度和频率选择性。A216T替换与感音神经性听力损失相关,使其与Prestin序列变异和听觉功能障碍的研究尤为相关。A296V替换是本图谱中收录的另一个Prestin变异体,为将其理论肽段图谱与参考蛋白的肽段图谱进行比较提供了机会。由于序列变异可能改变肽段组成、分子质量、电荷,
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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