数据来源：北欧大西洋鲑（Salmo salar）寄生虫驱动自然选择的基因组特征

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.4k2t07s

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据集大小约 580.0 MB。

数据说明

理解宿主-寄生虫适应的基因组基础，对于预测物种的长期存续能力以及制定成功的管理措施十分重要。然而，在野生种群中，鉴定寄生虫驱动的选择的特定特征往往是一项挑战，因为很难解析由不同但相关的环境因素所驱动的选择的分子特征。此外，将寄生虫介导的选择与由遗传漂变和种群历史造成的相似特征区分开来也可能很困难。来自北欧的大西洋鲑（Salmo salar L.）种群对寄生扁虫 Gyrodactylus salaris Malmberg 1957 的反应存在显著差异，因此是寻找病原体反应种群间差异背后特定基因组区域的良好模型。我们使用高密度大西洋鲑SNP芯片，并对代表两种 G. salaris 反应极端（极度易感 vs 抗性）的43个大西洋鲑种群进行了广泛采样，以筛选大西洋鲑基因组中的定向选择特征，同时试图将寄生虫效应与其他因素区分开。在合并两项独立基因组扫描分析的结果后，鉴定出57个可能受到正选择的候选基因，其中50个有功能注释。该候选基因集在淋巴结发育、黏着斑基因和抗病毒反应方面显示出功能富集，这提示先天性和获得性免疫的调控可能是大西洋鲑对 G. salaris 反应的重要机制。总体而言，我们的结果为鲑鱼病原体易感性看似复杂的遗传基础提供了见解，并突出了在区分各种环境因素效应方面的研究方法学挑战。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。