III型胶原α-1链降解组基础图谱

该数据集为III型胶原α-1链(COL3A1,UniProt: P02461)降解组基础图谱(版本1),通过计算机模拟重建该蛋白经蛋白酶切割产生的理论肽段图谱

University College LondonUniversity College London
datacite
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蛋白质预测Neurosciences not elsewhere classified
Collagen-alpha-1(III)-chain Degradome Foundation Atlas

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

III型胶原α-1链降解组基础图谱

Collagen-alpha-1(III)-chain Degradome Foundation Atlas

该数据集为III型胶原α-1链(COL3A1,UniProt: P02461)降解组基础图谱(版本1),通过计算机模拟重建该蛋白经蛋白酶切割产生的理论肽段图谱。数据以降解组学视角系统映射III型胶原的潜在片段景观,涵盖细胞外基质周转、组织重塑及酶切产生的动态胶原衍生肽段群体。该资源面向蛋白质组学、降解组学、质谱分析、细胞外基质生物学及生物标志物发现等领域研究者,可作为开放获取的参考资源,用于预测和解析III型胶原的降解片段(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存储库收录了III型胶原α-1链降解组基础图谱(版本1),这是通过人III型胶原α-1链(COL3A1,UniProt: P02461)的蛋白水解切割生成的理论肽段景观的全面计算机模拟重建。该数据集作为面向蛋白质组学、降解组学、质谱分析、细胞外基质生物学和生物标志物发现领域研究者的开放获取参考资源而设计,系统映射了III型胶原的潜在片段景观。该图谱并非将COL3A1视为单一静态结构蛋白,而是采用以降解组为中心的视角,其中细胞外基质周转、组织重塑和酶促切割产生动态的胶原衍生肽段群体。III型胶原是一种主要的纤维状胶原,是结缔组织的重要结构成分

【主题与分类】

主题标签:Neurosciences not elsewhere classified。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://rdr.ucl.ac.uk/articles/dataset/Collagen-alpha-1_III_-chain_Degradome_Foundation_Atlas/33950578

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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    • 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。

数据说明

本Figshare存储库托管了胶原蛋白α-1(III)链降解组基础图谱(版本1),这是通过人类胶原蛋白α-1(III)链(COL3A1,UniProt:P02461)的蛋白水解切割生成的理论肽段景观的综合计算机模拟重建。该数据集专为蛋白质组学、降解组学、质谱分析、细胞外基质生物学和生物标志物发现领域的研究人员设计,作为开放获取的参考资源,系统性地绘制了III型胶原蛋白的潜在片段景观。该图谱并非将COL3A1视为单一静态结构蛋白,而是采用以降解组为中心的视角,其中细胞外基质周转、组织重塑和酶切生成动态的胶原蛋白衍生肽段群体。III型胶原蛋白是一种主要的纤维状胶原蛋白,是结缔组织的重要结构成分,有助于细胞外基质的组织、力学特性和完整性。

它在皮肤、血管、胃肠道和呼吸道组织以及其他需要结构柔韧性和拉伸支撑的器官中尤为丰富。COL3A1还与血管和结缔组织生物学密切相关,包括血管型埃勒斯-当洛斯综合征等疾病。因此,表征COL3A1的蛋白水解片段图谱可能为细胞外基质重塑、纤维化、血管和结缔组织病理学、伤口修复以及基于肽的生物标志物开发提供有价值的见解。蛋白质组学数据集的关键特征利用预测的酶切和化学切割位点,该图谱系统性地生成并注释可能的COL3A1肽片段。每个片段均使用与质谱、蛋白质组学和计算肽分析相关的物理化学特征进行表征。质谱与肽指标:分子量、质荷比(m/z)、净电

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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