马达加斯加近期混合人群Duffy-null等位基因自然选择数据
数据关联的研究利用全基因组遗传数据与大量计算机模拟,探讨 Duffy-null 等位基因在 Malagasy 人群中的演化,并分析该保护性等位基因高频率是否可由自然选择解释

基本信息
资源简介
马达加斯加近期混合人群Duffy-null等位基因自然选择数据
Data from: Natural selection for the Duffy-null allele in the recently admixed people of Madagascar
该数据集来自 Dryad,聚焦马达加斯加近期混合人群的群体遗传学与适应性演化,主题涉及 Malagasy population genetics、Duffy blood group、Homo Sapiens 和 adaptive evolution。数据关联的研究利用全基因组遗传数据与大量计算机模拟,探讨 Duffy-null 等位基因在 Malagasy 人群中的演化,并分析该保护性等位基因高频率是否可由自然选择解释。该数据可用于研究人类群体混合、疟疾抗性相关等位基因分布及自然选择检测等方向(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2014。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):尽管亲缘关系较远的人群之间的基因流日益被认为可能是人类适应性遗传变异的重要来源,但被充分表征的实例仍然很少。此外,对间日疟原虫疟疾的抗性所受到的自然选择,可能在保护性 Duffy-null 等位基因的极端分布中发挥了作用,这一点仍存在争议;该等位基因在撒哈拉以南非洲大陆几乎完全固定,而在其他地区缺失。我们通过研究 Duffy-null 等位基因在 Malagasy 人群中的演化来探讨这两个问题;Malagasy 是一个近期发生混合的人群,其主要祖源成分来自东亚和撒哈拉以南非洲大陆。我们使用全基因组遗传数据和大量计算机模拟表明,只有在极端人口统计学条件下且不存在正自然选择时,才能解释马达加斯加 Duffy-null 等位基因的高频率。
【主题与分类】
主题标签:Malagasy population genetics、Duffy blood group、Homo Sapiens、adaptive evolution。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.r1d6g
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.r1d6g
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- OpenDataLab:
数据集大小约 458.1 KB。
数据说明
尽管远缘人群之间的基因流动日益被认为是人类适应性遗传变异的一个潜在重要来源,但得到充分表征的实例仍然罕见。此外,针对间日疟疾抗性的自然选择可能在保护性Duffy-null等位基因的极端分布中发挥了作用,这一点仍存争议——该等位基因在撒哈拉以南非洲大陆几乎完全固定,而在其他地区则缺失。我们通过研究Duffy-null等位基因在马达加斯加人群中的演化来探讨这两个问题,该人群是近期发生混合的群体,其主要祖先成分来自东亚和撒哈拉以南非洲大陆。我们利用全基因组遗传数据和大量计算机模拟表明,马达加斯加Duffy-null等位基因的高频率只有在不存在正自然选择、且涉及高遗传漂变的极端人口统计学情景下才能得到解释。
然而,在马达加斯加人群中观察到的基因组单核苷酸多态性多样性与此类极端人口统计学情景不符,这表明对Duffy阴性等位基因的正向选择最能解释该等位基因在马达加斯加的高频率。我们估计选择系数为0.066。由于间日疟在马达加斯加呈地方性流行,这一结果支持了疟疾抗性驱动了撒哈拉以南非洲大陆Duffy阴性等位基因固定的假说。
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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