来自:全球分布重叠的产黄青霉物种形成:亚历山大·弗莱明幸运真菌的群体遗传学
研究通过系统发育与群体遗传学分析,发现这一看似全球分布的物种实际包含至少两个遗传上不同的物种,且生理差异轻微。研究还在 Fleming 工作过的 St Mary’s Hospital 内及周边采集的空气和灰尘样本中检出这两个物种,并对 Fleming 实验室保存的真菌材料与现有培养物保藏菌株进行全基

基本信息
资源简介
来自:全球分布重叠的产黄青霉物种形成:亚历山大·弗莱明幸运真菌的群体遗传学
Data from: Speciation despite globally overlapping distributions in Penicillium chrysogenum: the population genetics of Alexander Fleming's lucky fungus
该数据集来自 Dryad,围绕 Alexander Fleming 发现的产抗生素真菌 Penicillium chrysogenum 展开。研究通过系统发育与群体遗传学分析,发现这一看似全球分布的物种实际包含至少两个遗传上不同的物种,且生理差异轻微。研究还在 Fleming 工作过的 St Mary’s Hospital 内及周边采集的空气和灰尘样本中检出这两个物种,并对 Fleming 实验室保存的真菌材料与现有培养物保藏菌株进行全基因组 30 个标记的基因分型比较。数据可用于真菌分类、群体遗传与物种形成研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【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):八十年前,Alexander Fleming 描述了一种污染其细菌培养物的真菌的抗生素效应,由此开启了抗微生物革命。该真菌后来被归为一个推测全球分布的无性物种 Penicillium chrysogenum。最近,该物种已被证明具有遗传多样性,并拥有交配型基因。在此,系统发育和群体遗传学分析表明,这种看似无处不在的真菌实际上由至少两个遗传上不同的物种组成,仅在生理学上检测到轻微差异。我们在 Fleming 工作过的 St Mary’s Hospital 及其周边采集的空气和灰尘样本中发现了这两个物种。对全基因组 30 个标记的基因分型显示,来自 Fleming 实验室的保存真菌材料与目前培养物保藏中的衍生菌株几乎相同,并处于同一 disti
【主题与分类】
主题标签:Microbial Biology、Penicillium chrysogenum。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.cg1jv
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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- OpenDataLab:
数据集大小约 117.8 KB。
数据说明
八十年前,亚历山大·弗莱明描述了污染其细菌培养物的一种真菌的抗生素效果,从而启动了抗菌革命。这种真菌后来被归为一种推测全球分布的无性种——产黄青霉。最近,该物种已被证明具有遗传多样性,并拥有交配型基因。在此,系统发育和群体遗传学分析表明,这种看似无处不在的真菌实际上由至少两个遗传上不同的物种组成,仅在生理学上检测到细微差异。我们在弗莱明工作过的圣玛丽医院及其周边收集的空气和灰尘样本中发现了这两个物种。对全基因组30个标记的基因分型显示,来自弗莱明实验室的保存真菌材料与目前培养物保藏中的衍生菌株几乎相同,并且与当前青霉素生产工业菌株的野生祖本菌株属于同一独特物种,而非模式种产黄青霉。
全球范围内对这两种最常见物种的样本研究发现,其交配型基因比例接近1:1,并显示出重组证据,且地理种群分化不明显。然而,尽管估计分化时间不足100万年,两种之间并未检测到杂交现象。生长研究表明,产黄青霉对其他常见物种具有显著的种间抑制作用,这表明尽管分布全球重叠,竞争可能促进了物种的维持。研究结果强调了即使在最知名的真菌类群中也存在未被充分认识到的多样性,以及尽管分布重叠,物种形成的潜力仍然存在。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。



