遇见数据集

RFD4-Proteina

收藏
Hugging Face2026-10-21 更新2026-10-22 收录
官方服务:

资源简介:

RFD4-Proteína training datasets 是面向 RFD4-Proteína 训练发布的分子结构数据集,由实验来源的 PDB 结构与预测来源的 AlphaFold DB 结构组成,用于生物分子设计相关模型训练。发布内容包括 AFDB 蛋白单体、PDB 分子界面、PDB 蛋白–DNA 界面、抗体界面和 TCR 界面,并保留原始结构分片、字节偏移、索引和采样表。该发布仅包含 PDB 派生和 AlphaFold DB 派生组件;完整训练混合中的蒸馏与合成集合、小分子、RNA、蛋白–配体集合以及由这些组件派生的内容均未包含在此发布中,因此数据集在此可用并不表示某个 checkpoint 使用了哪些组件。若目标是生成设计,README 建议从模型卡开始,且运行模型不需要该数据集。数据集通过 5 个命名配置提供元数据视图,覆盖 AFDB 单体和 PDB 快照两个 blob 目录:afdb_monomer 指向 train_datasets/streaming-latest/synthetic/afdb_genie3_subset/examples.parquet,内容为 AFDB 蛋白单体;pdb_interfaces 指向 train_datasets/streaming-latest/pdb/2026_10_04_tmol_plip_cath/sampling/interfaces.parquet,内容为 PDB 分子界面;antibody_interfaces_pdb 指向 train_datasets/streaming-latest/pdb/2026_10_04_tmol_plip_cath/sampling/immune_interfaces.parquet,内容为 PDB 抗体界面;pdb_dna_interface 指向 train_datasets/streaming-latest/pdb/pdb_dna_interface_2026_10_13/interfaces.parquet,内容为 PDB 蛋白–DNA 界面;tcr_interfaces_pdb 同样指向 immune_interfaces.parquet,内容为 PDB TCR 界面。总体载荷为 4,251 个对象、238.52 GB(222.15 GiB),分布于三个已发布组件目录;存储形式包括 Parquet 采样表与索引,以及二进制分片中的独立压缩记录。PDB 快照为 2026 年 10 月 4 日版本,并使用 CATH 和 PLIP 注释;源快照日期不是通用模型训练截止日期。组件规模与采样比例来自 dataset-inventory.json:afdb_monomer 发布 1,186,995 个样例,914,831 个通过记录过滤,建议占完整混合的 69%;pdb_interfaces 发布 13,938,465 个样例,8,431,727 个通过过滤,建议占比 14.5%;antibody_interfaces_pdb 发布 81,895 个样例,72,562 个通过过滤,建议占比 0.5%;tcr_interfaces_pdb 发布 9,526 个样例,8,608 个通过过滤,建议占比 0.5%;pdb_dna_interface 发布 12,812 个样例,通过过滤数未记录。占比保留自完整训练混合的源 manifest,未针对该子集重新归一化,因此合计小于 100%,原因是其他组件未发布;pdb_dna_interface 没有记录的占比。通过过滤指记录的审计过滤,不是独立重新验证的质量分数。这些是重叠采样视图,不是全局唯一结构计数。抗体和 TCR PDB 视图共享 immune_interfaces.parquet,并通过运行时过滤区分;通用 PDB 视图也共享它们的 blob 目录,pdb_dna_interface 从相同 PDB blob 读取结构。加载元数据时,README 给出 pip install datasets huggingface_hub,并用 load_dataset 以流式方式读取配置,例如 afdb_monomer。行中包含元数据而非已解码分子结构;load_dataset 不会应用 manifest 的运行时过滤、聚类权重或建议采样占比;train 标签描述暴露的采样表,不意味着已进行泄漏审计的 train/test 划分。结构下载与读取采用分离格式:component 目录下包含 examples.parquet 或 metadata.parquet 作为采样和质量元数据,以及 blob/index.parquet 记录 record ID 到 shard、offset、length 的映射,blob/data/*.bin 存放独立压缩记录。分片最大约 67 MB,因此无需下载整个组件即可读取单条记录。在安装 RFD4/AtomWorks 依赖的环境中,可用 pyarrow、huggingface_hub 和 atomworks.ml.utils.blob_store.BlobStore 读取一条索引结构;BlobStore 处理逐记录解压。该示例读取的是一个索引结构,不是训练采样器抽样;训练应使用组件的匹配采样表以及训练指南中的 loader/configuration。AtomWorks 的 indexed-blob loader 支持本地存储和 S3 范围读取;直接使用 Hugging Face 范围读取不是可替换的 loader 后端,应本地下载所选组件,并保持索引与分片来自同一 revision。过滤、溯源与可复现性方面,inventory 记录每个组件的采样表、blob 目录、过滤器、建议占比和对象大小;组件 README 与 provenance/ 文件夹提供额外处理细节。可复现训练运行需记录数据集 commit、模型/代码 revision、组件选择、运行时过滤、混合权重和采样器设置。文件名包含 latest 不能固定数据,Hub commit 才能固定;不要将同一 revision 的元数据与另一 revision 的分片混用。组件资格说明包括:PDB 界面的记录过滤包括 2024 年 1 月 1 日前沉积、分辨率低于 9 Å,以及 inventory 中的键、配体、界面和大小门限;继承的界面定义和几何相关标志未在新坐标上重新认证。PDB–DNA 界面于 2026-10-13 加入,表有 12,812 行,从既有 PDB blob 读取结构,并匹配 dna_binding_interfaces_20261013 采样文件。AFDB 单体为预测结构,过滤到最多 256 个标准氨基酸残基,不是实验测量。空值表示未知或未审计,而不是零;过滤前应阅读组件元数据以了解精确的原子/残基计数约定。预期用途与限制:该快照可用于训练、微调、数据检查和使用兼容分子 loader 的可复现性研究。预测结构不是实验测量;覆盖范围与错误继承上游实验和预测来源的偏差。大量行不意味着同等多样性或独立样本。构建评估前,应在序列、结构、复合物和源日期层面审计与目标的潜在重叠;Hub 元数据配置和建议混合不会自动执行该审计。仓库还托管代码库下载而非存储的文件:benchmarks/ae_pdb_temporal_holdout_2026_10_04/ 是自编码器验证集,含 640 个带注释 PDB 结构,蛋白–配体、修饰残基、聚糖、DNA 和 RNA 各 128 个,均于 2024-01-01 或之后沉积,以逐文件 Zstandard 压缩 mmCIF 存储并附选择 README;benchmarks/nanobody/ 含 160 个纳米抗体设计验证输入,由 40 个靶标结构与 4 个 VHH 框架(caplacizumab、ozoralizumab、vobarilizumab、h-NbBCII10)交叉组成;metrics/cdr_torsion_data/ 是 cdr_torsion_naturalness 抗体指标的参考数据,包含天然 CDR phi/psi 样本(VH/VL 和 VHH)及核密度参数,指标首次使用时下载;media/ 包含项目页和代码 README 使用的图像与视频,不是训练数据。代码仓库中的 make setup 会将两个 benchmark 目录下载到 data/benchmarks/,它们不属于上述 load_dataset 配置。来源条款与归属:结构保留上游条款。PDB 条目来自 wwPDB archive,数据在 CC0 1.0 豁免下可用;AlphaFold DB 结构来自 EMBL-EBI / Google DeepMind,在 CC BY 4.0 下可用,要求署名。CATH 域标签等派生注释为 CC BY 4.0,PLIP 相互作用注释来自各自来源,使用时需引用。为 RFD4-Proteína 添加的采样表、索引、注释和打包内容采用 CC BY 4.0 发布,所有上游来源均与 CC BY 4.0 署名兼容。模型采用 BSD-3-Clause,与这些数据分离,不适用于这些数据。复用前应同时署名上游来源与数据集,并检查组件 README。报告工作时,应在精确 commit 引用 RFD4-Proteína 数据集仓库,署名每个使用的上游来源,并描述任何过滤或重采样;inventory 和组件 README 描述各组件处理方式。

提供机构:
NVIDIA
创建时间:
2026-10-21
二维码
社区交流群
二维码
科研交流群
商业服务