Wolbachia pipientis (wPip) 基因间多态位点 pp-hC1A_5 数据集

wPip 可引起节肢动物(包括 Culex pipiens 复合体蚊虫)的细胞质不亲和。数据包含利用 Tandem Repeat Finder 程序设计的引物,用于扩增 wPip 的该多态位点,位点位于编码多核苷酸磷酸化酶与假设蛋白(C1A_5)的基因之间

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基因组分类ParasitologyWolbachia pipientisCulex pipiensComparative Biology
Data from: Characterization of an intergenic polymorphic site (pp-hC1A_5) in Wolbachia pipientis (wPip)

基本信息

模态
基因组
大小
0.000142502 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

Wolbachia pipientis (wPip) 基因间多态位点 pp-hC1A_5 数据集

Data from: Characterization of an intergenic polymorphic site (pp-hC1A_5) in Wolbachia pipientis (wPip)

该数据集来自 Dryad,围绕细胞内细菌 Wolbachia pipientis(wPip)的基因间多态位点 pp-hC1A_5 展开。wPip 可引起节肢动物(包括 Culex pipiens 复合体蚊虫)的细胞质不亲和。数据包含利用 Tandem Repeat Finder 程序设计的引物,用于扩增 wPip 的该多态位点,位点位于编码多核苷酸磷酸化酶与假设蛋白(C1A_5)的基因之间。通过比较不同地理区域 C. pipiens 蚊虫的 wPip 基因组区域,发现片段缺失,可用于系统发育分析。该数据适用于 wPip 组内基因分型及比较生物学研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Unive。

【数据集背景】

源站首次发布:2011。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Wolbachia pipientis(wPip)是一种细胞内细菌,可在节肢动物(包括 Culex pipiens 复合体蚊虫)中引起细胞质不亲和。在此,我们提出一种可用于 wPip 组内基因分型的方法。使用 Tandem Repeat Finder 程序设计引物,以扩增 wPip 的一个基因间多态位点(pp-hC1A_5)。该多态位点位于编码多核苷酸磷酸化酶和一种假设蛋白(C1A_5)的基因之间。比较来自不同地理区域采样的 C. pipiens 蚊虫的这些 wPip 基因组区域,发现了在系统发育分析中有用的片段缺失。

【主题与分类】

主题标签:Parasitology、Wolbachia pipientis、Culex pipiens、Comparative Biology。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.8289

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.8289

标准获取流程:

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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。

数据集大小约 142.5 KB。

数据说明

派毕梯斯沃尔巴克氏体(w Pip)是一种细胞内细菌,能在包括库蚊复合体在内的节肢动物中引起细胞质不亲和。本文介绍了一种适用于w Pip群内基因分型的方法。使用串联重复序列查找程序设计了引物,以扩增w Pip的一个基因间多态位点(pp-hC1A_5)。该多态位点位于编码多核苷酸磷酸化酶和假设蛋白(C1A_5)的基因之间。比较来自不同地理区域采样的库蚊中这些w Pip基因组区域,揭示了片段缺失,这些缺失在系统发育分析中被证明是有用的。

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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