波兰、德国和比利时中华绒螯蟹中保守的Hepatospora eriocheir序列:比较分子研究
该数据集支持题为“波兰、德国和比利时中华绒螯蟹中保守的Hepatospora eriocheir序列:比较分子研究”的手稿

基本信息
资源简介
波兰、德国和比利时中华绒螯蟹中保守的Hepatospora eriocheir序列:比较分子研究
该数据集支持题为“波兰、德国和比利时中华绒螯蟹中保守的Hepatospora eriocheir序列:比较分子研究”的手稿
Conserved Hepatospora eriocheir Sequences in Chinese Mitten Crabs from Poland, Germany and Belgium: A Comparative Molecular Study
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集支持题为“波兰、德国和比利时中华绒螯蟹中保守的Hepatospora eriocheir序列:比较分子研究”的手稿。数据集包含来自波兰(n = 24)、德国(n = 18)和比利时(n = 15)采集的57只中华绒螯蟹(Eriocheir sinensis)的样本关联分子数据,包括2020年采集的波兰样本和2022年采样的额外样本。经SSU rRNA测序确认26只蟹感染Hepatospora eriocheir。数据集包括宿主线粒体细胞色素c氧化酶亚基I(COI)序列、寄生虫小亚基核糖体RNA(SSU rRNA)和精氨酰-tRNA合成酶(ArgRS)序列、同源比对、GenBank登录号交叉引用、样本级元数据、补充表格和可重复分析脚本。26条寄生虫SSU rRNA序列在a
【主题与分类】
主题标签:Microsporidia、SSU rRNA、ArgRS、COI、分子系统发育、中华绒螯蟹。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23540987
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.23540987
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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 4.8 MB。
数据说明
该数据集支持题为《来自波兰、德国和比利时的中华绒螯蟹中保守的肝孢子虫序列:一项比较分子研究》的手稿。该数据集包含来自在波兰(n = 24)、德国(n = 18)和比利时(n = 15)采集的57只中华绒螯蟹(Eriocheir sinensis)的标本关联分子数据,其中包括2020年采集的波兰标本和2022年采样的额外标本。通过SSU rRNA测序确认了26只螃蟹感染了肝孢子虫(Hepatospora eriocheir)。该数据集包括宿主线粒体细胞色素c氧化酶亚基I(COI)序列、寄生虫小亚基核糖体RNA(SSU rRNA)和精氨酰-tRNA合成酶(ArgRS)序列、同源比对、GenBank登录号交叉引用、标本级元数据、补充表格和可重复分析脚本。26条寄生虫SSU rRNA序列在共享的794个位置的比对中完全相同,26条ArgRS序列在624个核苷酸片段中完全相同。该数据集还包括原始的MEGA最大似然系统发育分析文件、Newick树和分析参数。
补充表S1提供了各标本的标识符、采样信息、感染状态及序列登录链接。补充表S2包含参考序列信息和核苷酸变异数据。图1记录了所选蟹的宏观外观:BE3(阳性)、BE15(阴性)、DE4(阳性)和DE1(阴性)。该数据集旨在促进独立验证、比较分子研究以及未来对中华绒螯蟹欧洲种群中H. eriocheir的分布和遗传多样性的调查。
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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