更高噬菌体毒力加速宿主抗性演化
病原体在毒力及对宿主施加的选择上差异显著。虽然不同毒力水平的演化已被充分研究,但宿主针对不同毒力水平的抗性演化了解较少,迄今主要基于观察和理论预测,实验检验很少

基本信息
资源简介
更高噬菌体毒力加速宿主抗性演化
该数据集围绕病原体毒力差异如何驱动宿主抗性演化这一主题,记录了以细菌—丝状噬菌体为模型的实验演化研究。病原体在毒力及对宿主施加的选择压力上差异显著,不同毒力水平的演化已有较多研究,而宿主针对不同毒力水平的抗性演化了解相对有限,迄今主要依赖观察与理论预测,实验检验较少。研究通过实验演化方式,考察宿主在面临不同毒力噬菌体时的防御策略响应,为理解毒力与宿主抗性演化之间的关系提供实验数据支撑。数据集英文名称为 Higher phage virulence accelerates the evolution of host resistance,本站归类于免疫系统疾病 / 其他,来源站为 search.dataone.org。
【数据集背景】
病原体毒力存在显著差异,这种差异同时决定了病原体对宿主施加的选择压力。已有研究较多关注不同毒力水平本身的演化,但宿主如何针对不同毒力水平演化出抗性,认识仍不充分,现有理解主要建立在观察和理论预测之上,缺乏足够的实验检验。理论上,如果抗性代价被避免感染所带来的收益所抵消,毒力升高会增强对宿主抗性演化的选择。该数据集正是围绕这一待检验的问题组织实验演化研究数据。
【数据内容】
源站描述显示,研究以细菌 Vibrio alginolyticus 为宿主,在两种毒力不同的丝状噬菌体变体存在下进行实验演化。细菌宿主表现出两种替代性防御策略:其一是超感染排斥(super infection exclusion,SIE),即被噬菌体感染的细胞对后续感染具有免疫能力,但代价是生长速度降低;其二是表面受体突变(surface receptor mutations,SRM)。数据集内容对应这一实验演化过程中宿主防御策略与抗性演化的相关记录。除上述描述外,源站未提供更细的数据字段、变量清单或样本规模信息。
【采集与来源】
数据来源站为 search.dataone.org。源站描述表明数据来自实验演化研究:将细菌宿主置于两种毒力不同的丝状噬菌体变体环境中进行演化,并观察宿主的防御策略响应。关于具体的采集地点、时间跨度、实验批次与仪器方法,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于研究病原体毒力与宿主抗性演化关系的场景,可用于检验“毒力升高是否加速宿主抗性演化”这一理论预测,也可用于比较超感染排斥与表面受体突变两类防御策略在实验演化中的表现。其模型体系为细菌—丝状噬菌体,适合演化生物学、宿主—病原体相互作用及抗性机制相关的研究使用。涉及临床或免疫系统疾病直接应用时,应结合模型体系的局限性谨慎对待。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法、数据格式说明或分析流程。使用者需依据来源站 search.dataone.org 的原始记录获取数据并了解其组织方式。
【质量与限制】
源站未提供质量评估、误差范围或数据完整性说明。就研究设计而言,该数据基于单一细菌宿主与两种噬菌体变体的实验演化体系,结论外推到其他宿主—病原体系统时需谨慎;源站描述亦指出该领域此前实验检验较少,相关认识仍在积累之中。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款信息。使用时应遵循来源站 search.dataone.org 的相关规定。
下载信息
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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:
数据说明
病原体的毒力及其对宿主施加的选择压力差异显著。尽管不同毒力水平的演化已得到充分研究,但宿主针对不同毒力水平产生抗性的演化却了解较少,目前主要基于观察和理论预测,实验验证寥寥无几。如果抗性代价被避免感染所带来的益处所抵消,那么毒力增加可加强对宿主抗性演化的选择。为验证这一点,我们在两种毒力不同的丝状噬菌体变体存在下,对溶藻弧菌(Vibrio alginolyticus)进行了实验演化。细菌宿主表现出两种替代性防御策略:(1)超感染排斥(SIE),即被噬菌体感染的细胞对后续感染免疫,但代价是生长速率降低;(2)表面受体突变(SRM),通过阻止噬菌体附着而提供感染抗性。虽然SIE在针对两种噬菌体时均迅速出现……
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




