长寿啮齿动物揭示寿命相关基因正选择信号的数据
该数据集来自 Dryad,包含 17 种啮齿动物的基因组与转录组数据,用于研究哺乳动物寿命的遗传机制。研究者扫描了 11 个与寿命延长相关的进化分支,识别出 250 个正选择基因(PSGs)

基本信息
资源简介
长寿啮齿动物揭示寿命相关基因正选择信号的数据
Data from: Long-lived rodents reveal signatures of positive selection in genes associated with lifespan
该数据集来自 Dryad,包含 17 种啮齿动物的基因组与转录组数据,用于研究哺乳动物寿命的遗传机制。研究者扫描了 11 个与寿命延长相关的进化分支,识别出 250 个正选择基因(PSGs)。这些基因在长寿裸鼹鼠和短寿大鼠肝脏中的表达模式符合拮抗多效性衰老理论,并富集了已知与寿命相关的基因。数据可支持长寿进化、衰老相关基因表达及比较基因组学分析(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2019。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):寿命决定的遗传学机制尚不清楚。大多数研究是在短寿命动物上进行的,这些见解能否推广到像人类这样的长寿哺乳动物尚不明确。一些非洲鼹鼠(Bathyergidae)的预期寿命是体型相似且系统发育上密切相关的啮齿动物的数倍。为了获得对决定哺乳动物寿命的遗传机制的新见解,我们从17种啮齿动物中获取了基因组和转录组数据,并扫描了与增强长寿进化相关的11个进化分支中的正选择基因(PSGs)。作为与衰老相关的指示,这250个已识别的PSGs在长寿裸鼹鼠和短寿大鼠的肝脏中显示出符合衰老拮抗多效性理论的表达模式。此外,我们发现这些PSGs富集了已知
【主题与分类】
主题标签:Bathyergidae、AMHR2、Spalax、thioredoxin、positive selection、transferrin、Expression changes during aging、Naked mole-rat、IGF1、TXN。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.75b406n
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.75b406n
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 461.0 MB。
数据说明
寿命决定的遗传学机制尚不为人所充分理解。大多数研究都是在短寿命动物上进行的,而这些见解是否能推广到像人类这样的长寿命哺乳动物尚不清楚。一些非洲鼹鼠(滨鼠科)的预期寿命是体型相似且系统发育上密切相关的啮齿动物的数倍。为了获得对决定哺乳动物寿命的遗传机制的新见解,我们从17种啮齿动物中获取了基因组和转录组数据,并扫描了与寿命延长进化相关的十一个进化分支上的正选择基因(PSGs)。这250个已识别的PSGs在长寿裸鼹鼠和短寿命大鼠的肝脏中显示出符合衰老拮抗多效性理论的表达模式,表明其与衰老相关。此外,我们发现这些PSGs富集了已知与衰老相关的基因。这些富集包括“细胞呼吸”和“金属离子稳态”,以及与mTOR通路调控过程相关的功能术语:翻译、自噬和炎症。
值得注意的是,在PSGs中,包括了mTOR的调节因子RHEB和IGF1,两者都是衰老相关途径的核心组成部分,还有一些基因虽尚未被认知与衰老相关,但却是令人信服的功能候选者,例如RHEBL1、AMHR2、PSMG1和AGER。通过示例性的蛋白质同源建模,我们推测在正向选择下的氨基酸变化可能具有功能性的后果。因此,我们得出结论,我们的研究结果为后续研究提供了一项有价值的资源,旨在从机制上将发现的处于正向选择下的基因和氨基酸与衰老及寿命决定联系起来。
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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