Towards Ultimate NMR Resolution with Deep Learning Towards Ultimate NMR Resolution with Deep Learning 2025-377-2 https://doi.org/10.5878/5xp8-g969 Swedish National Data Service Svensk nationell datatjänst Landing page Towards Ultimate NMR Resolution with Deep Learning Towards Ultimate NMR Resolution with Deep Learning 2025-377-2 https://doi.org/10.5878/5xp8-g969 10.48550/arXiv.2502.20793 Agback, Tatiana Agback, Tatiana Orekhov, Vladislav Orekhov, Vladislav Swedish National Data Service Svensk nationell datatjänst Landing page NMR spectroscopy NMR-spektroskopi The dataset contains processed solution-state protein NMR spectra of MALT1 (45 kDa), Azurin (14 kDa), and Tau (disordered, 45.8 kDa), derived from experimentally recorded 2D and 3D data obtained in earlier studies and published previously: (1) DOI: 10.1371/journal.pone.0146496; DOI: 10.1007/s12104-022-10105-3; (2) DOI: 10.1110/ps.0225403; (3) DOI: 10.1002/anie.202102758 All processed data are stored in NMRPipe format (.ft2 and .ft3 files) and were generated using standard NMR processing procedures. The data can be read and visualized using NMRPipe-compatible software, such as NMRPipe (https://www.ibbr.umd.edu/nmrpipe/), the nmrglue Python package (https://github.com/jjhelmus/nmrglue), or other software supporting the NMRPipe format, including CCPN 3.0 (https://ccpn.ac.uk/) and later versions. These processed spectra are used as input files for AI-based methods to improve NMR spectral resolution. Datamängden innehåller bearbetade lösningstillstånds-protein-NMR-spektra för MALT1 (45 kDa), Azurin (14 kDa) och Tau (ostrukturerat, 45,8 kDa), härledda från experimentellt inspelade 2D- och 3D-data som erhållits i tidigare studier och publicerats tidigare: (1) DOI: 10.1371/journal.pone.0146496; DOI: 10.1007/s12104-022-10105-3; (2) DOI: 10.1110/ps.0225403; (3) DOI: 10.1002/anie.202102758. All bearbetad data lagras i NMRPipe-format (.ft2- och .ft3-filer) och har genererats med hjälp av standardiserade NMR-bearbetningsprocedurer. Datan kan läsas och visualiseras med programvara som är kompatibel med NMRPipe, såsom NMRPipe (https://www.ibbr.umd.edu/nmrpipe/ ), Python-paketet nmrglue (https://github.com/jjhelmus/nmrglue ) eller annan programvara som stöder NMRPipe-formatet, inklusive CCPN 3.0 (https://ccpn.ac.uk/ ) och senare versioner. Dessa bearbetade spektra används som indatafiler för AI-baserade metoder för att förbättra NMR-spektral upplösning. Other All processed data were generated in this study using standard NMR processing procedures and are stored in NMRPipe format (.ft2 and .ft3 files). The data are derived from experimentally recorded 2D and 3D solution-state protein NMR spectra of MALT1 (45 kDa), Azurin (14 kDa), and Tau (disordered, 45.8 kDa), obtained in previous studies and published previously: (1) DOI: 10.1371/journal.pone.0146496; DOI: 10.1007/s12104-022-10105-3; (2) DOI: 10.1110/ps.0225403; (3) DOI: 10.1002/anie.202102758All processed data were generated in this study using standard NMR processing procedures and are stored in NMRPipe format (.ft2 and .ft3 files). The data are derived from experimentally recorded 2D and 3D solution-state protein NMR spectra of MALT1 (45 kDa), Azurin (14 kDa), and Tau (disordered, 45.8 kDa), obtained in previous studies and published previously: (1) DOI: 10.1371/journal.pone.0146496; DOI: 10.1007/s12104-022-10105-3; (2) DOI: 10.1110/ps.0225403; (3) DOI: 10.1002/anie.202102758 All bearbetad data genererades i denna studie med hjälp av standardiserade NMR-bearbetningsprocedurer och lagras i NMRPipe-format (.ft2- och .ft3-filer). Datan är härledd från experimentellt inspelade 2D- och 3D-lösningstillstånds-protein-NMR-spektra för MALT1 (45 kDa), Azurin (14 kDa) och Tau (ostrukturerat, 45,8 kDa), som erhållits i tidigare studier och publicerats: tidigare: (1) DOI: 10.1371/journal.pone.0146496; DOI: 10.1007/s12104-022-10105-3; (2) DOI: 10.1110/ps.0225403; (3) DOI: 10.1002/anie.202102758.All bearbetad data genererades i denna studie med hjälp av standardiserade NMR-bearbetningsprocedurer och lagras i NMRPipe-format (.ft2- och .ft3-filer). Datan är härledd från experimentellt inspelade 2D- och 3D-lösningstillstånds-protein-NMR-spektra för MALT1 (45 kDa), Azurin (14 kDa) och Tau (ostrukturerat, 45,8 kDa), som erhållits i tidigare studier och publicerats: tidigare: (1) DOI: 10.1371/journal.pone.0146496; DOI: 10.1007/s12104-022-10105-3; (2) DOI: 10.1110/ps.0225403; (3) DOI: 10.1002/anie.202102758. OtherOther ÖvrigtÖvrigt Access to data through SND. Data are freely accessible. Åtkomst till data via SND. Data är fritt tillgängliga. openAccess Amir Jahangiri, Tatiana Agback, Ulrika Brath, Vladislav Orekhov, Towards Ultimate NMR Resolution with Deep Learning, arXiv preprint arXiv:2502.20793, 2025 Amir Jahangiri, Tatiana Agback, Ulrika Brath, Vladislav Orekhov, Towards Ultimate NMR Resolution with Deep Learning, arXiv preprint arXiv:2502.20793, 2025 10.48550/arXiv.2502.20793 2025