vector-institute/nmr-bo
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vector-institute相关数据集
vector-institute/atom3d-lba
LBA（Ligand Binding Affinity）数据集用于预测配体与其对应蛋白质的结合亲和力，基于蛋白质-配体复合物的共结晶结构。数据集从PDBBind数据库中提取，使用了2019年更新的“精炼集”，并过滤了无法通过RDKit读取的配体。最终数据集包含4,463个复合物。每个条目包含原子编号、3D坐标、实验测量的结合亲和力（pK）以及用于区分蛋白质、口袋和配体原子的掩码。数据集分为训练集、
Hugging Face2024-07-09 更新1110
vector-institute/atom3d-psr
该数据集用于预测蛋白质分子的三维结构，给定其序列。数据集包含约700个蛋白质目标，来源于CASP 5-13。每个目标包含其假定结构集合，这些结构经过SCWRL4软件处理以改善侧链构象。数据集按年份分割，用于训练、验证和测试。
Hugging Face2024-07-09 更新190
vector-institute/atom3d-ppi
PPI（蛋白质-蛋白质相互作用）数据集用于预测两个不同蛋白质中的氨基酸对在结合时是否会相互作用。氨基酸被定义为相互作用，如果它们的任何重原子之间的距离在6埃以内。数据集包含以下特征：input_ids（两个蛋白质的原子编号）、coords（两个蛋白质的3D坐标）、labels（相互作用标签，1表示相互作用，0表示不相互作用）和token_type_ids（标识符，用于区分两个蛋白质的原子编号和坐标
Hugging Face2024-07-15 更新170
vector-institute/atom3d-lep
LEP（Ligand Efficacy Prediction）数据集用于预测给定药物分子是否会激活或抑制特定蛋白质的功能。数据集包含29种蛋白质的活性与非活性状态结构，以及527个小分子的激活或抑制功能信息。通过Glide程序模拟小分子的最佳结合姿态，并尝试将分子分类为激活剂或抑制剂。数据集的格式包括输入ID、3D坐标、标签、Glide分数差异和标记类型ID等特征。数据集分为训练集、验证集和测试集
Hugging Face2024-07-09 更新490
vector-institute/s2ef-15m
该数据集包含从多个来源收集的3D原子数据集，带有力和能量标签。数据集的结构包括每个实例的原子编号（input_ids）、3D坐标（coords）、每个原子的力（forces）、系统的总能量和形成能量（total_energy/formation_energy）以及一个布尔值（has_formation_energy）表示数据集是否具有有效的形成能量。数据集还通过上采样确保了数据分布的平衡。
Hugging Face2024-06-26 更新170
