性选择与主要组织相容性复合体的进化数据
该数据集题为《性选择与MHC演化》。MHC基因是适应性免疫系统关键组分,也是脊椎动物基因组中变异最大的位点之一。病原体介导的自然选择与MHC选型交配被认为塑造MHC多态性,但难以区分

基本信息
资源简介
性选择与主要组织相容性复合体的进化数据
Data from: Sexual selection and the evolution of the Major Histocompatibility Complex
该数据集题为《性选择与MHC演化》。MHC基因是适应性免疫系统关键组分,也是脊椎动物基因组中变异最大的位点之一。病原体介导的自然选择与MHC选型交配被认为塑造MHC多态性,但难以区分。研究用首个同时纳入生存与繁殖的MHC动态模型,显示自然选择与性选择产生不同的MHC等位基因多样性特征。自然选择导致红皇后动态,选型交配稳定等位基因频率并保护功能变异免受漂变(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2014。
【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)的基因是适应性免疫系统的关键组成部分,也是脊椎动物基因组中变异程度最高的位点之一。病原体介导的自然选择和基于MHC的选异交配都被认为塑造了MHC多态性,但在自然系统中,二者的效应一直难以区分。利用首个同时纳入存活与繁殖的MHC动态模型,我们证明自然选择和性选择产生了独特的MHC等位基因多样性特征,这对理解宿主-病原体动态具有关键意义。自然选择产生宿主-寄生虫相互作用所特有的红皇后动态,而选异交配稳定等位基因频率,抑制优势等位基因的大幅波动,并保护功能变异免受漂变影响。这种细微差异导致MHC等位基因多样性与种群大小之间形成复杂的相互作用。在小种群中,性选择的稳定效应缓和了漂变的影响,而病原体介导的选择则加速了功能重要遗传多样性的丧失。自然选择在较大种群中增强MHC等位变异,而最高水平的多样性由病原体介导的选择与选异交配的共同作用产生。基于MHC的性选择可能有助于解释功能重要的遗传变异如何在保护关注种群中得以维持。
【主题与分类】
主题标签:pathogen-mediated selection、disassortative mating、adaptive immunity。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.26k11
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.26k11
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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 780.8 MB。
数据说明
主要组织相容性复合体(MHC)的基因是适应性免疫系统的关键组成部分,也是脊椎动物基因组中变异程度最高的位点之一。病原体介导的自然选择和基于MHC的选异交配都被认为塑造了MHC多态性,但在自然系统中,二者的效应一直难以区分。利用首个同时纳入存活与繁殖的MHC动态模型,我们证明自然选择和性选择产生了独特的MHC等位基因多样性特征,这对理解宿主-病原体动态具有关键意义。自然选择产生宿主-寄生虫相互作用所特有的红皇后动态,而选异交配稳定等位基因频率,抑制优势等位基因的大幅波动,并保护功能变异免受漂变影响。这种细微差异导致MHC等位基因多样性与种群大小之间形成复杂的相互作用。在小种群中,性选择的稳定效应缓和了漂变的影响,而病原体介导的选择则加速了功能重要遗传多样性的丧失。自然选择在较大种群中增强MHC等位变异,而最高水平的多样性由病原体介导的选择与选异交配的共同作用产生。基于MHC的性选择可能有助于解释功能重要的遗传变异如何在保护关注种群中得以维持。
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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