疟疾蚊染色体倒位的生殖隔离与局部适应数据

该数据集来自对疟疾媒介 Anopheles funestus 的染色体倒位研究,采样覆盖喀麦隆一条 1421 km 样带,跨越草原、高地和雨林生态区,共涉及 751 只蚊子的染色体

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其他回归Anopheles funestuskaryotype dataChromosomal Evolutionchromosome inversions
Data from: Reproductive isolation and local adaptation quantified for a chromosome inversion in a malaria mosquito

基本信息

模态
其他
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0.000115201 GB
任务类型
回归
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

疟疾蚊染色体倒位的生殖隔离与局部适应数据

Data from: Reproductive isolation and local adaptation quantified for a chromosome inversion in a malaria mosquito

该数据集来自对疟疾媒介 Anopheles funestus 的染色体倒位研究,采样覆盖喀麦隆一条 1421 km 样带,跨越草原、高地和雨林生态区,共涉及 751 只蚊子的染色体。数据用于量化染色体倒位多态性与生殖隔离、存活力的关系,并支持构建考虑选择、迁移和选型交配的群体遗传模型,通过似然法拟合。可用于研究局部适应、染色体演化及物种形成相关定量问题(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2012。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):染色体倒位长期以来被认为与物种形成和局部适应有关。然而,关于倒位多态性对生殖隔离和存活力的影响,我们掌握的定量信息很少。在此,我们提供了来自任何生物的首个估计,即与自然种群中分离的倒位相关的生殖隔离总量。我们沿喀麦隆一条 1421 km 的样带,从疟疾媒介 Anopheles funestus 的 751 只蚊子中采样染色体,该样带穿越草原、高地和雨林生态区。随后,我们开发了一系列考虑选择、迁移和选型交配的群体遗传模型,并使用似然法将模型拟合到数据。最佳拟合模型的结果表明存在强烈的局部适应,纯合子的相对存活率范围从 25% 到 13

【主题与分类】

主题标签:Anopheles funestus、karyotype data、Chromosomal Evolution、chromosome inversions。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.k94p3

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.k94p3

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  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: 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。

数据集大小约 115.2 KB。

数据说明

染色体倒位长期以来被认为与物种形成和局部适应有关。然而,关于倒位多态性对生殖隔离和生存力的影响,我们掌握的定量信息很少。在此,我们首次针对任何生物体,估算了自然种群中分离的倒位所关联的生殖隔离总量。我们沿喀麦隆一条穿越稀树草原、高地和雨林生态区的1421公里样带,采集了751只疟疾媒介蚊——方氏按蚊的染色体样本。随后,我们构建了一系列种群遗传模型,这些模型考虑了选择、迁移和选型交配,并利用似然法将模型拟合到数据中。最佳拟合模型的结果表明存在强烈的局部适应,纯合子相对于杂合子的相对生存力范围从25%到130%。生存力在不同区域间存在质的差异:该倒位在稀树草原中表现为亚显性,而在高地则表现为超显性。该倒位还与强烈的选型交配有关。

在稀树草原上,两种纯合形式显示出92%的生殖隔离,这表明仅此一个倒位就足以产生物种形成所需的大部分遗传障碍。

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。

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