数据来源:解析冈比亚按蚊复合体近缘同域物种生殖隔离的功能组分
该数据集来自 Dryad,与一项关于冈比亚按蚊复合体近缘同域物种生殖隔离的研究相关,发表于 2017 年。研究关注 An. coluzzii、An. gambiae s.s. 和 An. arabiensis 三个类群,比较不同空间尺度下生殖隔离的强度,解析交配前与交配后隔离的相对贡献,并推断生态分

基本信息
资源简介
数据来源:解析冈比亚按蚊复合体近缘同域物种生殖隔离的功能组分
Data from: Dissecting functional components of reproductive isolation among closely related sympatric species of the Anopheles gambiae complex
该数据集来自 Dryad,与一项关于冈比亚按蚊复合体近缘同域物种生殖隔离的研究相关,发表于 2017 年。研究关注 An. coluzzii、An. gambiae s.s. 和 An. arabiensis 三个类群,比较不同空间尺度下生殖隔离的强度,解析交配前与交配后隔离的相对贡献,并推断生态分化对杂交的影响。由于 F1 杂交后代可育,该数据可用于物种形成机制、生殖隔离屏障及按蚊复合体进化研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2017。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):解释生殖隔离如何以及为何进化,并确定哪些形式的生殖隔离对种群分化过程影响最大,是物种形成研究的主要目标。通过研究不完全隔离类群中的近期适应性辐射,可以在物种形成完成后其他混杂屏障出现之前,识别早期分化涉及的屏障。冈比亚按蚊复合体的姊妹种为深入了解物种形成机制提供了机会。在这里,我们研究了三个类群——An. coluzzii、An. gambiae s.s. 和 An. arabiensis——之间的生殖隔离模式,以比较其在不同空间尺度上的强度,剖析交配前与交配后隔离的相对贡献,并推断生态分化对杂交的参与。由于 F1 杂交后代可存活、可育,a
【主题与分类】
主题标签:Species complex、pre-mating、Malaria、post-mating。本站分类:感染/寄生虫病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.58k34
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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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 458.9 KB。
数据说明
解释生殖隔离如何以及为何演化,并确定哪种形式的生殖隔离对种群分化过程影响最大,是物种形成研究的主要目标。通过研究近期在不完全隔离类群中的适应性辐射,有可能在物种形成完成后其他混杂屏障出现之前,识别出早期分化阶段涉及的屏障。冈比亚按蚊复合体的姊妹种为深入了解物种形成机制提供了机会。在此,我们研究了三个类群——科卢兹按蚊、冈比亚按蚊狭义种和阿拉伯按蚊——之间的生殖隔离模式,以比较其在不同空间尺度上的强度,剖析交配前与交配后隔离的相对贡献,并推断生态分化对杂交的参与。由于F1杂交种可存活、可育且并非罕见,理解这三个主要疟疾媒介之间杂交的动态,对于适应性如何在该类群中产生和传播,以及规划基因驱动作为疟疾控制手段的安全性和有效性研究,都具有重要意义。
我们首先对已发表的关于杂交流行率的调查进行了系统综述和荟萃分析,结果显示,尽管在地理上存在有限的例外,但在大陆尺度上存在强烈的生殖隔离。其次,我们利用自己在两种截然不同的环境背景下、在区域尺度上收集的大量野外数据集,以评估:i)交配前隔离的水平;ii)杂交的时空动态和频率依赖动态;iii)生殖隔离与生态分化之间的关系;以及iv)杂交适合度代价。结果与生态物种形成理论的预测一致,即生殖隔离的强度与生态分化程度呈正相关,并表明交配后隔离确实有助于生殖
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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