近期演化先天免疫防御的宏观演化基础(数据)

该数据集围绕近期演化的先天免疫防御——腹膜纤维化的宏观演化基础,收录了对宿主与寄生虫拮抗互作中新型免疫性状来源的探究材料

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其他ImmunityActinopterygiiEvolutionary immunologyperitoneal fibrosissticklebackcomparative experiment
Macroevolutionary foundations of a recently-evolved innate immune defense (data)

基本信息

模态
其他
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

近期演化先天免疫防御的宏观演化基础(数据)

Macroevolutionary foundations of a recently-evolved innate immune defense (data)

该数据集围绕近期演化的先天免疫防御——腹膜纤维化的宏观演化基础,收录了对宿主与寄生虫拮抗互作中新型免疫性状来源的探究材料。研究以三刺鱼(Gasterosteus aculeatus)对专性绦虫Schistocephalus solidus的腹膜纤维化防御为对象,结合文献综述与比较实验,检验该性状是物种特异性衍生特征还是曾广泛分布于辐鳍鱼类的祖先免疫反应。数据可用于免疫性状演化保守性、宿主-寄生虫协同演化及比较免疫学分析(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):宿主与寄生虫之间的拮抗互作可能驱动新型宿主防御的演化,或催生新的寄生虫策略。因此,宿主免疫是最快演化的性状之一。但新型免疫性状从何而来?在此,我们检验一个快速演化的免疫性状——腹膜纤维化——的系统发育保守性。腹膜纤维化是针对专性绦虫Schistocephalus solidus(Cestoda)的一种高代价防御,在三刺鱼(Gasterosteus aculeatus,Perciformes)的部分淡水种群中表达。我们探究三刺鱼的纤维化是物种特异性的衍生性状,还是一种曾广泛分布于辐鳍鱼(Actinopterygii)的祖先免疫反应、仅被三刺鱼用于对抗该专性寄生虫。我们将关于腹膜纤维化的文献综述与一项比较实验相结合

【主题与分类】

主题标签:Immunity、Actinopterygii、Evolutionary immunology、peritoneal fibrosis、stickleback、comparative experiment。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A0f5935991a2c5c32426e6822c15d0e29f22a80e15644464c81e83e7341ddc5d9

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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    • 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。

数据说明

宿主与寄生虫之间的拮抗性相互作用可能驱动新型宿主防御或新寄生虫策略的演化。因此,宿主免疫是最快演化的性状之一。但这些新型免疫性状从何而来?在此,我们检验了一种快速演化的免疫性状——腹膜纤维化——的系统发育保守性。腹膜纤维化是针对专性寄生绦虫Schistocephalus solidus(绦虫纲)的一种代价高昂的防御,在三刺鱼(Gasterosteus aculeatus,鲈形目)的部分淡水种群中表达。我们探究三刺鱼的纤维化是衍生的物种特异性性状,还是一种祖先免疫反应——该反应广泛分布于辐鳍鱼(Actinopterygii)中,但仅被三刺鱼用于对抗该专性寄生虫。我们将关于腹膜纤维化的文献综述与一项比较实验相结合,该实验在特意选定的物种中采用寄生虫特异性或非特异性免疫挑战……

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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