马达加斯加黑鼠AFLP基因组扫描:检测受鼠疫介导选择的遗传标记数据
该数据集来自马达加斯加黑鼠(Rattus rattus)的AFLP基因组扫描研究,旨在检测与鼠疫抗性相关的遗传标记。研究结合群体基因组学与关联分析,对249个AFLP标记进行比较,并在四组独立配对(每组包含一个来自鼠疫流行区、一个来自无鼠疫区)中比较模拟与观察的遗传分化分布,发现22个位点(占249

基本信息
资源简介
马达加斯加黑鼠AFLP基因组扫描:检测受鼠疫介导选择的遗传标记数据
Data from: AFLP genome scan in the black rat (Rattus rattus) from Madagascar: detecting genetic markers undergoing plague-mediated selection
该数据集来自马达加斯加黑鼠(Rattus rattus)的AFLP基因组扫描研究,旨在检测与鼠疫抗性相关的遗传标记。研究结合群体基因组学与关联分析,对249个AFLP标记进行比较,并在四组独立配对(每组包含一个来自鼠疫流行区、一个来自无鼠疫区)中比较模拟与观察的遗传分化分布,发现22个位点(占249的9%)在至少一组中具有更高分化。数据可用于研究宿主对高致病性病原体的适应遗传学、病原体介导选择及鼠疫野生动物循环(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2010。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):黑鼠(Rattus rattus)是马达加斯加农村地区鼠疫(Yersinia pestis感染)的主要储存宿主。在鼠疫流行区(中部高地),黑鼠对鼠疫具有高度抗性,而在无该病的地区(低海拔区),它们则易感。为更好地理解鼠疫在野生动物中的循环以及宿主对高毒力病原体的进化响应,我们尝试确定该物种中与鼠疫抗性相关的遗传标记。为此,我们在马达加斯加R. rattus中结合了群体基因组学方法和关联研究,两者均基于249个AFLP标记进行。我们将遗传分化的模拟分布与观察数据在四个独立配对中进行比较,每个配对由一个来自鼠疫流行区的种群和一个来自无鼠疫区的种群组成。我们发现22个位点(占249的9%)在至少
【主题与分类】
主题标签:disease resistance、100-1000 years BP、association study、adaptation genetics、Rattus rattus、pathogen-mediated selection、Yersinia pestis。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.1346
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.1346
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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
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- OpenDataLab:
数据集大小约 177.6 KB。
数据说明
黑鼠(Rattus rattus)是马达加斯加农村地区鼠疫(鼠疫耶尔森菌感染)的主要宿主。在鼠疫疫源地(中部高原),黑鼠对鼠疫具有高度抵抗力,而在无鼠疫地区(低海拔地带),它们则易感。为更好地理解鼠疫在野生动物中的传播循环以及宿主对高致病性病原体的进化响应,我们尝试确定该物种中与鼠疫抗性相关的遗传标记。为此,我们结合了群体基因组学方法和关联研究,两者均基于马达加斯加黑鼠的249个AFLP标记进行。我们将遗传分化的模拟分布与四个独立配对中的观测数据进行了比较,每个配对由一个来自鼠疫疫源地的种群和一个来自无鼠疫地区的种群组成。我们发现22个位点(占249个的9%)在至少两个独立种群配对中具有较高的分化,或在四个配对中合并p值显著。在这22个离群位点中,有16个与鼠疫区域(鼠疫疫源地 vs. 无鼠疫地区)表现出显著关联。
从异常位点推断出的种群遗传结构受鼠疫区影响,而中性位点数据集则揭示了地理结构(东部与西部种群)。一项表型关联研究表明,在实验性鼠疫挑战后,22个位点中有两个与死亡和存活大鼠之间的分化显著相关。本研究中识别出的22个异常位点可能直接或更可能是由于与选择位点的搭车效应而间接受到鼠疫选择压力。
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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