Towards Ultimate NMR Resolution with Deep Learning
https://doi.org/10.5878/5xp8-g969
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.
Citering och åtkomst
Citering och åtkomst
Tillgänglighetsnivå:
Skapare/primärforskare:
Forskningshuvudman:
Data innehåller personuppgifter:
Nej
Citering:
Språk:
Metod och utfall
Metod och utfall
Tidsperiod(er) som undersökts:
Dataformat/datastruktur:
Datainsamling - Övrigt
Datainsamling - Övrigt
Insamlingsmetod:
Övrigt
Beskrivning av insamlingsmetod:
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.
Ämnesområde och nyckelord
Ämnesområde och nyckelord
Standard för svensk indelning av forskningsämnen 2025:
Relationer
Relationer
Är en fortsättning av:
Är en fortsättning av:
Är en fortsättning av:
Är en fortsättning av:
Publikationer
Publikationer
Citering:
Amir Jahangiri, Tatiana Agback, Ulrika Brath, Vladislav Orekhov, Towards Ultimate NMR Resolution with Deep Learning, arXiv preprint arXiv:2502.20793, 2025
Versioner
Versioner
Version:
2
Metadata tillagda:
La till SHA256-kontrollsummor i sha256sums.txtData tillagda:
La till filen Ta_CaM.zip
Publicerad:
Metadata
Metadata
Versioner
Versioner
Version:
2
Metadata tillagda:
La till SHA256-kontrollsummor i sha256sums.txtData tillagda:
La till filen Ta_CaM.zip
Publicerad:
