高度流行区恶性疟原虫var基因库的谱系地理学研究数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.g69g5

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数据集大小约 217.6 KB。

数据说明

恶性疟原虫疟疾是一个重大的全球健康问题，目前正致力于逐步消除。了解地方性流行国家的当地疾病传播模式对这些消除工作至关重要。为了研究疟疾传播的精细模式，我们在一个高度地方性流行区域比较了快速演变的var基因库。从巴布亚新几内亚（PNG）北海岸两个不同集水区10个村庄的68个恶性疟原虫分离株中，共获得了3680条高质量的DBLα序列。对这两个寄生虫种群中var基因多样性程度的建模预测，每个集水区内流行的var基因等位基因数量（Mugil=906；Wosera=1094）是此前在PNG所认知的（Amele=369）两倍以上。此外，种群间var基因共享水平有限，与当地寄生虫种群结构一致。系统地理学分析表明，虽然中性演化的微卫星标记仅在集水区水平上识别出种群结构，但var基因库揭示了寄生虫分离株进一步精细尺度的地理空间聚类。

在穆吉尔，寄生虫分离株按村庄聚类，而在沃塞拉则不然，这与两个流域内人群的地理和文化隔离状况相一致。该研究突显了高度流行区恶性疟原虫传播的微观异质性，并证明了var基因作为寄生虫种群结构局部模式标记的潜力。

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。