自然选择与遗传漂变在MHC免疫基因变异中作用的元分析数据

该数据集来自 Dryad,对应一项关于瓶颈效应下 MHC 多态性的元分析研究,作者为 Sutton、Nakagawa、Robertson 与 Jamieson,发布时间为 2011 年

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基因组Publication Biasadaptive variationnegative frequency-dependenceMajor histocompatibility complexOverdominanceBalancing selection
Data from: Disentangling the roles of natural selection and genetic drift in shaping variation at MHC immunity genes

基本信息

模态
基因组
大小
0.000145136 GB
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

自然选择与遗传漂变在MHC免疫基因变异中作用的元分析数据

Data from: Disentangling the roles of natural selection and genetic drift in shaping variation at MHC immunity genes

该数据集来自 Dryad,对应一项关于瓶颈效应下 MHC 多态性的元分析研究,作者为 Sutton、Nakagawa、Robertson 与 Jamieson,发布时间为 2011 年。数据围绕主要组织相容性复合体(MHC)免疫基因,关注自然选择与遗传漂变在塑造 MHC 变异中的相对作用。研究采用元分析方法量化瓶颈对 MHC 多态性的影响,可用于探讨选择与漂变如何共同影响免疫基因多样性,并比较 MHC 多态性丧失与中性遗传多样性丧失的差异(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2011。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):主要组织相容性复合体(MHC)是脊椎动物免疫反应不可或缺的组成部分,并且由于强大的选择压力,它是整个基因组中多态性最高的区域之一。尽管已有超过15年的研究,实证研究对于在种群瓶颈期间作用于MHC基因的相反进化力量——选择和遗传漂变——的相对作用,仍提出了高度矛盾的解釋。在这里,我们采用元分析方法来量化关于瓶颈对MHC多态性影响的研究结果。我们表明,在瓶颈事件之前作用于MHC位点的选择,与瓶颈期间的漂变相结合,将导致MHC多态性的总体丧失比中性遗传多样性的丧失大约多15%。这些结果与选择应维持多态性的一般预期相反。

【主题与分类】

主题标签:Publication Bias、adaptive variation、negative frequency-dependence、Major histocompatibility complex、Overdominance、Balancing selection。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.g12v1

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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    • 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。

数据集大小约 145.1 KB。

数据说明

主要组织相容性复合体(MHC)是脊椎动物免疫反应不可或缺的组成部分,并且由于强大的选择压力,它是整个基因组中多态性最高的区域之一。尽管已有超过15年的研究,但实证研究对于种群瓶颈期间作用于MHC基因的两种对立进化力量——选择和遗传漂变——的相对作用,给出了高度矛盾的阐释。在此,我们采用荟萃分析方法,对有关瓶颈对MHC多态性影响的研究结果进行量化。我们表明,在瓶颈事件之前作用于MHC位点的选择,加之瓶颈期间的漂变,其后果将导致MHC多态性的总体丧失比中性遗传多样性的丧失大约多15%。这些结果与选择应维持MHC多态性的一般预期相悖,但与近期模拟模型的结果以及至少两项实证研究的结果一致。值得注意的是,我们的结果表明,在瓶颈前的种群中,负频率依赖选择对于维持高MHC多态性可能比超显性更为重要。

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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