蝙蝠、灵长类与哺乳动物gammaherpesvirus演化起源及多样化数据
该数据集来自 Dryad,围绕哺乳动物 gammaherpesvirus(γHV)的演化起源与多样化,整合了迄今规模最大的哺乳动物 γHV 样本,并首次纳入公共数据库中的蝙蝠 γHV 序列以及两种吸血蝙蝠(Desmodus rotundus 和 Diphylla ecaudata)新生成的病毒序列

基本信息
资源简介
蝙蝠、灵长类与哺乳动物gammaherpesvirus演化起源及多样化数据
Data from: Bats, primates, and the evolutionary origins and diversification of mammalian gammaherpesviruses
该数据集来自 Dryad,围绕哺乳动物 gammaherpesvirus(γHV)的演化起源与多样化,整合了迄今规模最大的哺乳动物 γHV 样本,并首次纳入公共数据库中的蝙蝠 γHV 序列以及两种吸血蝙蝠(Desmodus rotundus 和 Diphylla ecaudata)新生成的病毒序列。研究基于两个病毒基因开展大规模系统发育分析,蝙蝠与灵长类病毒常位于支持树中的深层分支,并与亲缘关系较远的哺乳动物类群病毒聚在一起。通过演化情景检验,研究确定了宿主转换与协同物种形成事件的数量,发现跨物种传播比以往估计更频繁,且多可归因于蝙蝠和灵长类(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universa。
【数据集背景】
源站首次发布:2017。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Gammaherpesviruses(γHVs)通常被认为具有宿主特异性,并在数百万年间与其宿主协同分化。这一信条在此受到挑战:本研究对两个病毒基因进行了大规模系统发育分析,使用了迄今最大的哺乳动物 γHV 样本,并首次整合了来自公共数据库的蝙蝠 γHV 序列以及来自两种吸血蝙蝠物种(Desmodus rotundus 和 Diphylla ecaudata)新生成的病毒序列。蝙蝠和灵长类病毒在支持的系统发育树中频繁代表深层分支,并与来自亲缘关系较远的哺乳动物类群的病毒聚在一起。在演化情景检验之后,我们确定了宿主转换和协同物种形成事件的数量。跨物种传播的发生比先前估计的频繁得多,且大多数传播可归因于蝙蝠和灵长类。我们得出结论
【主题与分类】
主题标签:Gammaherpesvirinae、gammaherpesvirus、present、Holocene、Chiroptera。本站分类:感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.sg0k6
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.sg0k6
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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 165.3 MB。
数据说明
γ疱疹病毒(γHVs)通常被认为具有宿主特异性,并在数百万年间与其宿主共同分化。这一信条在此受到挑战,通过迄今最大规模的哺乳动物γHVs样本对两个病毒基因进行广泛系统发育分析,首次整合了来自公共数据库的蝙蝠γHV序列以及从两种吸血蝙蝠物种(Desmodus rotundus和Diphylla ecaudata)新生成的病毒序列。蝙蝠和灵长类病毒频繁出现在支持的系统发育树深层分支中,并与来自远缘哺乳动物类群的病毒聚集在一起。经过进化情景测试,我们确定了宿主转换和共物种形成的次数。跨物种传播的发生频率远高于先前估计,且大多数传播可归因于蝙蝠和灵长类。
我们得出结论,γ疱疹病毒亚科的进化受到了跨物种传播及随后在特定病毒谱系内共物种形成的双重驱动,并且在整个进化历程中,蝙蝠和灵长类目可能作为超级传播者,对其他哺乳动物类群产生了影响。
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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