促炎与抗炎效应因子的相关性选择

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Aa2f3073211cfe1099174d9577b127601d25bf60317515c3f65dfcd78cd35d823

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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。

数据说明

寄生虫对宿主构成持续威胁。因此，免疫防御对宿主适合度至关重要。然而，免疫反应若调节不当，也可能造成自身损伤并损害宿主适合度。因此，上调与下调免疫反应的效应因子应协同进化，并受相关性选择的作用。为解决这一问题，我们在实验室小鼠中评估了炎症挑战后作用于促炎与抗炎效应因子的选择形态。我们发现，选择作用于这两种性状的组合：产生大量促炎细胞因子的个体，只有在同时产生大量抗炎效应因子时，才能达到相对较高的适合度（存活率）。据我们所知，这是首个为免疫的相关性选择提供证据的研究。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。