MHC IIβ多样性与湖白鲑病原感染非平行性研究数据

该数据集来自search.dataone.org,围绕湖白鲑(Coregonus clupeaformis)五种矮型与正常型同域配对,利用下一代测序研究MHC IIβ多样性与细菌感染模式是否呈现平行性

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时间序列分类Life History EvolutionHost Parasite InteractionsParasitologyCoregonus cupleaformis
Nonparallelism in MHC IIβ diversity accompanies nonparallelism in pathogen infection of lake whitefish (Coregonus clupeaformis) species pairs as revealed by next generation sequencing

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

MHC IIβ多样性与湖白鲑病原感染非平行性研究数据

Nonparallelism in MHC IIβ diversity accompanies nonparallelism in pathogen infection of lake whitefish (Coregonus clupeaformis) species pairs as revealed by next generation sequencing

该数据集来自search.dataone.org,围绕湖白鲑(Coregonus clupeaformis)五种矮型与正常型同域配对,利用下一代测序研究MHC IIβ多样性与细菌感染模式是否呈现平行性。数据涉及免疫系统基因与病原体相互作用,可用于探讨MHC基因在生态物种形成中的功能及宿主-寄生虫关系(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):主要组织相容性(MHC)免疫系统基因可能随环境中的病原体而进化。由于它们也可能影响配偶选择,因此被认为是生态物种形成中具有重要意义的候选基因。在此,我们利用下一代测序技术,在五个矮型与正常型白鲑同域配对中检验MHCIIβ多样性与细菌感染模式平行性的普遍假设。第二个目标是评估特定MHCIIβ等位基因与自然条件下病原体之间的功能关系。每个个体具有一至四个等位基因,表明存在两个旁系同源基因座。在Cliff Lake,矮型生态型对最常见等位基因呈单态。在Webster Lake,等位基因分布的偏斜朝向同一等位基因,但出现在正常生态型中,突显了湖泊间的非平行分化。我们的平衡选择信号

【主题与分类】

主题标签:Life History Evolution、Host Parasite Interactions、Parasitology、Coregonus cupleaformis。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A708778b30f0d3ad482241cba58d4b6582efc7793d5ac910eaf7a398f3f304fb9

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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。

数据说明

主要组织相容性(MHC)免疫系统基因可能响应环境中的病原体而发生演化。由于它们也可能影响配偶选择,因此被认为在生态物种形成中具有重大意义。本文中,我们利用下一代测序技术,检验了五个矮型与正常型白鲑同域配对之间MHCIIβ多样性与细菌感染模式平行性的普遍假说。第二个目标是评估特定MHCIIβ等位基因与自然条件下病原体之间的功能关系。每个个体具有一至四个等位基因,表明存在两个旁系同源基因座。在Cliff Lake中,矮型生态型对最常见等位基因为单态。在Webster Lake中,等位基因分布的偏斜指向同一等位基因,但出现在正常生态型中,凸显了湖泊间非平行的分化。我们的平衡选择信号在某些情况下与推测的肽结合区残基相匹配,但在其他情况下则不匹配,支持……

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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