TBXT Hackathon SPR Data

由Chordoma Foundation提供的机器可读的SPR数据，包含对2026年TBXT命中识别黑客马拉松提交的12种小分子进行测试后的结果。Provided by the Chordoma Foundation, this machine-readable SPR dataset contains the test results of 12 small molecules submitted to the 2026 TBXT Hit Identification Hackathon.

原始信息汇总

数据集概述

该数据集为 TBXT Hackathon SPR Data，由 Chordoma 基金会提供，包含通过 2026 年 TBXT 命中化合物识别黑客马拉松提交的十二种小分子的表面等离子体共振（SPR）测试数据。数据集以机器可读格式公开，采用知识共享署名 4.0 国际许可协议。

背景信息

• 相关挑战：TBXT 挑战赛（TBXT Challenge）是 Chordoma 基金会的一项药物发现计划，旨在加速针对癌症相关转录因子 TBXT（Brachyury）的药物研发。其配体计划聚焦于寻找非共价结合的 TBXT 结合剂，可能作为抑制剂或靶向蛋白降解剂的起点。
• 测试机构：提交的化合物由 CF Labs 通过 SPR 技术进行评估。
• 更多信息：详见 TBXT 挑战赛官网及黑客马拉松简报文档。

数据内容

• SPR 传感图：十二种提交化合物及检测对照的 SPR 传感图。
• Prism 项目：包含源表、图表和分析的对应 Prism 项目文件。
• 元数据：化合物、检测和运行相关信息，包括结构、团队、方法和源文件。
• 交互式图表：用于 muni 研究帖的单文件交互式 SPR 图。
• 文档与校验：支持溯源和复用的文档及校验和。

数据完整性

• 基金会提供的源数据在 data/source/ 和 data/raw/ 目录下未作任何修改。
• 响应表映射文件记录了 Prism 表与源表的对应关系，并包含每个表的 SHA-256 哈希值。
• 未从幻灯片或图像中转录任何数值。

仓库结构

text data/ source/prism-project/ 原始提取的 Prism 项目 raw/sensorgrams/ 未修改的双参照时间序列 CSV 导出 metadata/assay.json 检测时间和条件 metadata/compounds.csv 化合物结构和提交元数据 metadata/runs.csv 化合物或对照运行记录 metadata/response-table-map.csv Prism 表与源表映射 docs/ 数据字典和发布文档 figures/ 单文件交互式 SPR 图及复现说明

许可与引用

• 许可协议：知识共享署名 4.0 国际许可协议（除非另有说明）。
• 引用要求：使用时需注明 Chordoma 基金会，并引用 TBXT 挑战赛。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于TBXT Hackathon，由Chordoma Foundation提供，针对十二种小分子化合物的表面等离子共振（SPR）实验数据。数据构建严格遵循原始数据完整性原则，未经任何修改地保留了原始SPR传感图、Prism项目文件、化合物及实验元数据。同时，将用于生成图表的绘图代码和衍生拟合结果单独存放，确保可视化过程可复现，且不干扰原始数据。所有源文件均附带校验和，以支持数据溯源与验证。

使用方法

使用者可依据仓库目录结构，直接从`data/raw/sensorgrams/`获取未经改动的双参考时间序列CSV，用于自定义拟合或分析。`data/metadata/`下的JSON和CSV文件提供了实验设计与化合物信息，辅助数据解读。`figures/`内的交互式SPR图可快速复现论文中的可视化结果，而`docs/`中的数据字典和发布文档则指导用户深入理解每一数据字段。所有数据均在CC BY 4.0许可下开放，使用时需注明来源，并建议参考官方挑战网站获取最新背景信息。

背景与挑战

背景概述

TBXT Hackathon SPR Data数据集由Chordoma Foundation在2026年TBXT Hit Identification Hackathon框架下创建，旨在加速针对癌症相关转录因子TBXT（Brachyury）的药物发现。该数据集收录了十二种小分子候选化合物经CF Labs表面等离子共振（SPR）实验评估得到的原始传感图谱、Prism项目文件及详尽元数据，为研究非共价TBXT结合剂提供了标准化的机器可读数据资源。作为公开数据集，其发布填补了该靶点早期药物筛选领域高质量实验数据的空白，对推动TBXT抑制剂或靶向蛋白降解剂的开发具有重要参考价值，并促进了跨团队数据共享与结果复现。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于TBXT作为转录因子，其 intrinsically disordered regions 和无明显结合口袋的特性，使得基于SPR的非共价结合剂的筛选尤为困难，需高灵敏度的实验设计以捕获弱亲和力相互作用。构建过程中，确保十二个化合物在统一实验条件下的数据一致性与可重复性是一大难点，需严格控制样品纯度和缓冲液条件。此外，数据质量保障要求原始文件不被篡改，并需精确映射复杂Prism项目中的表格与哈希校验，以支持下游分析与可视化，但缺乏自动化校验流程增加了人工审查负担。

常用场景

经典使用场景

TBXT Hackathon SPR Data数据集的核心应用场景在于药物发现与验证的早期阶段，尤其是针对转录因子TBXT（Brachyury）的小分子候选物的筛选与评估。该数据集收录了通过2026年TBXT命中鉴定黑客马拉松提交的12种小分子化合物的表面等离子体共振（SPR）传感图谱，以及相应的实验对照。研究者可借此深入解析小分子与TBXT蛋白之间的非共价结合动力学，测定结合亲和力、解离速率等关键参数，从而为后续的抑制剂设计或靶向蛋白质降解策略提供量化依据。该数据集的构建遵循严谨的元数据体系，涵盖了化合物结构、实验条件及运行记录，使其成为结构生物学与化学生物学交叉领域内验证分子相互作用的权威参考资源。

解决学术问题

该数据集深刻回应了转录因子类药物研发中长期存在的学术难题，即如何针对缺乏明确配体结合口袋的“不可成药”靶点开展高效筛选。在TBXT这一与多种癌症紧密相关的转录因子研究中，此前受限于结构信息与亲和数据的匮乏，难以系统地探索非共价结合模式。此数据集的发布，通过提供标准化、机器可读的SPR数据及完整的实验元数据，打破了数据孤岛，使得研究界能够重复性分析、比较不同化合物的结合特征，推动了对TBXT别构调控或表面口袋发现的理性认知。其意义在于，它填补了癌症转录因子领域动态结合数据的空白，为计算化学与实验验证的闭环迭代提供了高质量的基准，进而促进了药物化学与结构生物学方法论的融合与进步。

实际应用

在现实转化层面，TBXT Hackathon SPR Data数据集为靶向癌症驱动转录因子的创新药物研发管线注入了急需的实证基础。其实际应用场景涵盖从早期先导化合物优化到临床前候选药物遴选的多个环节。制药企业与生物技术团队可借助这些SPR传感图谱，精准筛选出具备优异动力学特征（如持续占据靶点）的化合物，从而缩短hit-to-lead优化周期，降低后期临床失败风险。此外，该数据集还可服务于高通量虚拟筛选与机器学习模型的训练，通过整合化合物结构与亲和力数据，预测新型TBXT结合剂，加速药物发现进程。结合Chordoma Foundation的持续推动，该数据资源有望促进针对脊索瘤及其他TBXT异常表达相关恶性肿瘤的靶向疗法早日问世，惠及全球患者。

数据集最近研究

最新研究方向

在肿瘤靶向治疗领域，转录因子TBXT（Brachyury）作为脊索瘤等恶性肿瘤的关键驱动因子，一直是药物研发的焦点。该数据集源自2026年TBXT Hit Identification Hackathon，由脊索瘤基金会提供，包含十二种小分子化合物与TBXT结合的SPR传感图谱及完整分析数据。这一公开数据资源的发布，标志着针对不可成药靶点转录因子的药物发现迈入开放协作新阶段。研究前沿聚焦于通过SPR技术精准评估非共价TBXT结合剂的亲和力与动力学，为开发靶向蛋白降解剂（PROTAC）或抑制剂提供起点。数据集的标准化与可复现性设计，促进了计算化学与实验生物学的深度融合，加速了从Hit到Lead的转化进程。其开放许可与完整元数据，为全球科研团队提供了宝贵训练集，有望推动基于AI的先导化合物优化与虚拟筛选，对脊索瘤及其他TBXT相关癌症的精准治疗具有深远影响。