人类与非人灵长类MHC依赖性择偶模式荟萃分析数据
该数据集来自 Dryad,对应一项关于人类与非人灵长类 MHC 依赖性择偶模式的系统综述与荟萃分析。数据覆盖七种灵长类物种、30 项研究、58 个效应量,用于检验个体是否偏好 MHC 多样性更高或更不相似的配偶

基本信息
资源简介
人类与非人灵长类MHC依赖性择偶模式荟萃分析数据
Data from: Patterns of MHC-dependent mate selection in humans and non-human primates: a meta-analysis
该数据集来自 Dryad,对应一项关于人类与非人灵长类 MHC 依赖性择偶模式的系统综述与荟萃分析。数据覆盖七种灵长类物种、30 项研究、58 个效应量,用于检验个体是否偏好 MHC 多样性更高或更不相似的配偶。源站描述指出,非人灵长类总体呈现偏好 MHC 多样性配偶的趋势,这一趋势在人类中具有统计显著性,但人类研究结果差异较大且存在争议。该数据可用于进化生物学、免疫遗传学与性选择研究中的效应量汇总与系统比较(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2016。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):脊椎动物主要组织相容性复合体(MHC)基因对有效的适应性免疫应答不可或缺,并与性选择相关。来自多种脊椎动物的证据支持基于 MHC 的偏好,即偏好多样且不相似的配偶,但来自人类择偶研究的证据却各不相同且存在争议。人类研究特有的方法学和采样特点,使得人们难以判断不同人类群体间结果的巨大差异是真实的还是人为造成的。为了更好地理解哪些过程可能影响人类和非人灵长类中由 MHC 介导的择偶,我们使用来自七个灵长类物种、30 项研究的 58 个效应量进行了系统发育控制的荟萃分析。灵长类总体表现出偏好 MHC 更多样配偶的趋势,这一趋势在人类中具有统计显著性。相比之下,
【主题与分类】
主题标签:Major histocompatibility complex、Homo Sapiens、primate、mating preference、HLA。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.5003g
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.5003g
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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 731.1 KB。
数据说明
脊椎动物主要组织相容性复合体(MHC)基因对于有效的适应性免疫应答不可或缺,并与性选择相关。来自一系列脊椎动物的证据支持基于MHC的偏好,即倾向于选择多样且相异的交配伴侣,但来自人类择偶研究的证据却各不相同且存在争议。人类研究特有的方法学和采样特殊性,使得我们难以判断不同人类群体间结果的巨大差异究竟是真实存在的还是人为造成的。为了更好地理解哪些过程可能影响人类和非人灵长类动物中由MHC介导的择偶行为,我们利用来自7个灵长类物种的30项研究中的58个效应量,进行了系统发育控制的荟萃分析。灵长类动物总体上表现出偏好MHC更多样化伴侣的趋势,这一趋势在人类中具有统计学显著性。相比之下,并未发现偏好MHC相异伴侣的倾向,而在人类中,我们观察到的效应量表明既存在对MHC相异伴侣的选择,也存在对MHC相似伴侣的选择。
仅关注MHC相似效应量时,我们发现有证据表明,在观察性研究中,对MHC相似性的偏好是群体种族异质性的假象,而在对社会文化偏差有更多控制的实验研究中则并非如此。这表明,人类的选型交配偏差可能是导致某些基于MHC的择偶模式的原因。此外,灵长类动物基于MHC的择偶偏好的总体效应量相对较弱(相异性Fisher’s Z相关系数Zr = 0.044,多样性Zr = 0.153),这要求在未来的研究中采用谨慎的抽样设计。总体而言,我们的结果表明,对MHC更多样化配偶的偏好对人类而言是显著的,并且可能在灵长类动物中是保守的。
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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