包膜人巨细胞病毒颗粒的冷冻电子断层扫描
该数据集为包膜人巨细胞病毒颗粒的冷冻电子断层扫描数据,来源站为 search.dataone.org,主题涵盖电子显微镜、CryoET、被膜蛋白、病毒结构、疱疹病毒、病毒学与人巨细胞病毒

基本信息
资源简介
包膜人巨细胞病毒颗粒的冷冻电子断层扫描
Cryoelectron tomography of enveloped human cytomegalovirus particles
该数据集为包膜人巨细胞病毒颗粒的冷冻电子断层扫描数据,来源站为 search.dataone.org,主题涵盖电子显微镜、CryoET、被膜蛋白、病毒结构、疱疹病毒、病毒学与人巨细胞病毒。源站描述指出,研究利用深度学习增强的冷冻电镜探究人巨细胞病毒病毒体及非感染性包膜颗粒的被膜,揭示偏向门户的被膜化方案,解析门户顶点相关被膜(PVAT)的原子结构并识别其多种构型。数据可用于病毒结构解析与疱疹病毒被膜组织研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):真核细胞的区室化对疱疹病毒生命周期构成相当大的挑战。疱疹病毒的被膜是夹在疱疹病毒衣壳与包膜之间的庞大蛋白质聚集体,为应对这些挑战而独特演化,然而被膜的结构与组织仍表征不足。在此,我们使用深度学习增强的冷冻电镜研究人巨细胞病毒病毒体及非感染性包膜颗粒(NIEPs;一种基因组包装中止状态)的被膜,揭示了一种偏向门户的被膜化方案。我们解析了门户顶点相关被膜(PVAT)的原子结构,并识别出由 pUL77、pUL48(大被膜蛋白)和 pUL47(内被膜蛋白)组装体的分层重组产生的多种 PVAT 构型。分析表明,pUL77 通过静电
【主题与分类】
主题标签:Electron microscopy、CryoET、Tegument proteins、Viral structure、Herpesviruses、Virology、Human cytomegalovirus。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A465cc3f8798289486f9ec712df9ccef52a78f9ccf284a514ab2a2dc2e06f1c99
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
真核细胞的分区化对疱疹病毒生命周期构成了相当大的挑战。疱疹病毒的皮层是夹在疱疹病毒衣壳和包膜之间的庞大蛋白质聚集体,其独特演化以应对这些挑战,然而皮层的结构与组织仍表征不足。本研究利用深度学习增强的冷冻电镜技术研究人巨细胞病毒病毒粒子和非感染性包膜颗粒(NIEPs;一种基因组包装中止状态)的皮层,揭示了一种偏向门户的皮层化方案。我们解析了门户顶点相关皮层(PVAT)的原子结构,并鉴定了由pUL77、pUL48(大皮层蛋白)和pUL47(内层皮层蛋白)组装体的分层重组产生的多种PVAT构型。分析表明,pUL77通过静电相互作用封闭最后包装的病毒基因组末端,pUL77和pUL48具有有利于PVAT重构的头部-连接区-衣壳结合基序……HCMV AD169株病毒粒子与5纳米金珠混合,施加到新鲜辉光放电的Quantifoil多孔碳网格上,然后投入液态乙烷中速冻。
倾斜系列数据是使用SerialEM软件套件在ThermoFisher Titan Krios电子显微镜上采集的,该显微镜工作电压为300 kV,配备了Gatan成像滤波器、Gatan K2 Summit直接电子探测器和Volta相位板(VPP)。在采集每个倾斜系列之前,我们通过以12 nC剂量进行60秒的电子照射来推进和预处理VPP,以确保约0.3π的相位偏移。电影是以计数模式运行的K2 Summit相机记录的,帧率为5帧/秒,剂量率约为8-10 e-/像素/秒。倾斜系列从-66°到+60°以2°间隔采集,标称放大倍数为53,000倍(校准像素大小为2.6 Å),累积电子剂量约为100 e-/Ų。 defocus目标为-0.6 μm。采集的原始倾斜系列电影已对齐并
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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