鳗鱼运动系统演化数据(真骨鱼纲:海鲢总目)

该数据集来自 Dryad,对应研究鳗形鱼类运动系统的演化,聚焦真骨鱼纲海鲢总目。研究结合晚白垩世与新生代保存精美的化石鳗鱼以及现生类群,考察脊椎数目与体长的关系、脊椎解剖结构及肌腱肌肉系统,以重建鳗形鱼类的运动方式演化与栖息环境选择

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其他LebanonFossil-Lagerstattenbony tendonsmusculotendinous systemFunctional morphologyElopomorphaEelsAnguilliformshabitatLate Cretaceous
Data from: Evolution of the locomotory system in eels (Teleostei: Elopomorpha)

基本信息

模态
其他
大小
0.000111616 GB
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

鳗鱼运动系统演化数据(真骨鱼纲:海鲢总目)

Data from: Evolution of the locomotory system in eels (Teleostei: Elopomorpha)

该数据集来自 Dryad,对应研究鳗形鱼类运动系统的演化,聚焦真骨鱼纲海鲢总目。研究结合晚白垩世与新生代保存精美的化石鳗鱼以及现生类群,考察脊椎数目与体长的关系、脊椎解剖结构及肌腱肌肉系统,以重建鳗形鱼类的运动方式演化与栖息环境选择。数据可用于比较灭绝与现生鳗形鱼类的形态差异,探讨体型延长对运动功能的影响,并支持古生态与功能形态学分析(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):背景 现生鳗形鳗鱼代表一个独特的 elongated teleostean fishes 分支,栖息于广泛的生境中。这些鱼类的运动高度受 elongated body shape、脊椎解剖结构以及由 musculotendinous system 代表的相应软组织影响。迄今为止,鳗鱼轴向延长的演化仅从现生类群推断,而对已灭绝鳗鱼的演化模式和功能生态的重建仍然稀少。本文研究了来自晚白垩世和新生代罕见但保存精美的化石鳗鱼,以更好地理解鳗形鱼类运动系统的演化,以及它们在深时中的生境占据。结果 脊椎数目与体长的相关性将已灭绝和现生鳗形鱼类区分开。即使系统发育

【主题与分类】

主题标签:Lebanon、Fossil-Lagerstatten、bony tendons、musculotendinous system、Functional morphology、Elopomorpha、Eels、Anguilliforms、habitat、Late Cretaceous。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.72403

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

下载信息

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    • 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 111.6 KB。

数据说明

背景 现存的鳗形鱼类代表了一个独特的演化支,为栖息于广泛生境中的 elongated 真骨鱼类。这些鱼类的运动深受其 elongated 体型、脊柱解剖结构以及由肌肉肌腱系统所代表的相应软组织的影响。迄今为止,鳗类轴向延长的演化仅能依据现存类群进行推断,而对已灭绝鳗类演化模式与功能生态的重建仍然匮乏。本文研究了来自晚白垩世和新生代的罕见但保存极佳的化石鳗类,以期更好地理解鳗形鱼类运动系统的演化,并进而了解其在深时中的生境占据情况。结果 椎骨数量与体长的相关性将已灭绝鳗类与现存鳗类区分开来。即使不能完全排除系统发育信号,本文所进行的分析仍揭示出,在整个目中,脊柱持续缩短,同时椎骨数量增加,并伴有短的侧腱。

这些解剖学变化与仅基于现存鳗鱼的前假设相矛盾。结论 现存鳗形目鱼类的体曲度高度灵活,并能明显区别于已灭绝物种。随着时间推移及在已灭绝与现存鳗形目之间,脊柱和肌腱肌肉系统的解剖学变化与体型和游泳性能的变化相关联,并揭示了栖息地适应及其行为上的显著转变。此处确立的鳗鱼骨骼系统进化变化还暗示,环境变迁是由非生物因素而非生物因素触发的(例如,K/P边界大灭绝事件)。

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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