线虫Wolbachia共生起源的基因组学与共享基因分析数据
该数据集来自 Dryad,围绕线虫 Wolbachia 的共生起源问题,提供系统发育基因组学与共享基因分析相关数据。Wolbachia 是 Rickettsiales 目内共生细菌,在节肢动物中广泛存在,也见于线虫

基本信息
资源简介
线虫Wolbachia共生起源的基因组学与共享基因分析数据
Data from: Phylogenomics and analysis of shared genes suggest a single transition to mutualism in Wolbachia of nematodes
该数据集来自 Dryad,围绕线虫 Wolbachia 的共生起源问题,提供系统发育基因组学与共享基因分析相关数据。Wolbachia 是 Rickettsiales 目内共生细菌,在节肢动物中广泛存在,也见于线虫。节肢动物中的 A、B 超群通常与宿主生殖异常相关,而丝虫线虫(包括部分人类寄生虫)中的 C、D 超群 Wolbachia 对宿主生存至关重要,被视为互利共生。数据可用于探讨寄生者如何转变为互利者,以及干预该共生关系是否有助于人类疾病治疗(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2013。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Wolbachia 是 Rickettsiales 目的内共生细菌,广泛存在于节肢动物中,但也存在于线虫中。在节肢动物中,A 和 B 超群 Wolbachia 通常与宿主生殖扭曲相关。在丝虫线虫(包括一些人类寄生虫)中,多条实验证据表明 C 和 D 超群 Wolbachia 对宿主生存至关重要,此处共生关系被认为是互利共生。这种互利内共生的起源出于基础和应用两方面的原因而令人关注:寄生虫如何变成互利者?干预这种互利共生是否有助于治疗人类疾病?要解决这个问题,需要正确的根定和高品质的 Wolbachia 关系解析。然而,由于 Wolbachia 与最近外群之间的巨大遗传距离,以及有限的 n
【主题与分类】
主题标签:Litomosoides sigmodontis、Wolbachia、Symbiosis、Wolbachia pipientis、Dirofilaria immitis。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.4nt8m
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.4nt8m
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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 798.6 KB。
数据说明
沃尔巴克氏体(Wolbachia)是立克次体目(Rickettsiales)的内共生细菌,广泛存在于节肢动物中,但也见于线虫。在节肢动物中,A和B超群的沃尔巴克氏体通常与宿主生殖扭曲相关。在丝虫线虫中,包括一些人类寄生虫,多项实验证据表明,C和D超群的沃尔巴克氏体对宿主的生存至关重要,此处的共生关系被认为是互惠互利的。这种互惠内共生的起源出于基础和应用两方面的原因而备受关注:寄生虫如何转变为互利共生者?干预这种互利共生关系能否有助于治疗人类疾病?要解决这个问题,需要对沃尔巴克氏体的关系进行正确的根源定位和高质量解析。然而,由于沃尔巴克氏体与最近的外群之间存在巨大的遗传距离,且迄今为止可用于大规模分析的基因组数量有限,当前系统发育学无法提供可靠的答案。
因此,我们对Litomosoides sigmodontis的D超群Wolbachia内共生菌进行了基因组测序,重新审视了系统发育分析中基因位点的选择,并进行了包含现有完整基因组(来自A、B、C和D超群的分离株)的系统发育分析。利用90个具有可靠系统发育信号的直系同源基因,我们获得了稳健的系统发育重建,其中包括Wolbachia系统发育中一个高度支持的根部,位于(A+B)支系与(C+D)支系之间。尽管我们目前缺乏几个Wolbachia超群的数据,尤其是F超群,但我们的分析支持这样一个模型:Wolbachia与线虫之间推测的互惠内共生关系起源于一次单一的转变事件。
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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