数据来源:泛化选择克服先天免疫以选择RNA病毒宿主广度
该数据集来自 Dryad,对应一项关于 RNA 病毒宿主广度与先天免疫关系的实验演化研究。研究使用水疱性口炎病毒(VSV)群体,分别在严格免疫缺陷(HeLa)细胞、严格免疫健全(MDCK)细胞以及交替缺陷/健全细胞上预先演化,随后在具有不同先天免疫能力的人类未选择癌细胞中测量病毒适应度

基本信息
资源简介
数据来源:泛化选择克服先天免疫以选择RNA病毒宿主广度
Data from: Generalized selection to overcome innate immunity selects for host breadth in an RNA virus
该数据集来自 Dryad,对应一项关于 RNA 病毒宿主广度与先天免疫关系的实验演化研究。研究使用水疱性口炎病毒(VSV)群体,分别在严格免疫缺陷(HeLa)细胞、严格免疫健全(MDCK)细胞以及交替缺陷/健全细胞上预先演化,随后在具有不同先天免疫能力的人类未选择癌细胞中测量病毒适应度。结果显示,HeLa 适应群体特化于先天免疫缺陷宿主,而 MDCK 适应群体在不同先天免疫宿主中的适应度相对更泛化。数据可用于分析病毒宿主适应、免疫逃逸与宿主广度演化(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2015。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病毒-宿主协同演化选择了针对病毒的泛化宿主防御,例如人类等真核生物中的干扰素产生/信号传导及其他先天免疫功能。尽管细胞表面结合主要限制病毒感染成功,但针对不同宿主间先天免疫的泛化适应可能促进 RNA 病毒的emergence潜力。我们使用在严格免疫缺陷(HeLa)细胞、严格免疫健全(MDCK)细胞或交替缺陷/健全细胞上先前演化的水疱性口炎病毒(VSV)群体检验了这一想法。通过测量病毒在具有不同先天免疫的未选择人类癌细胞中的适应度,我们证实 HeLa 适应群体特化于先天免疫缺陷宿主,而 MDCK 适应群体在不同先天免疫宿主中的适应度相对更泛化。
【主题与分类】
主题标签:Selection - Experimental、Population biology。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.p9q57
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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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
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- OpenDataLab:
数据集大小约 127.4 KB。
数据说明
病毒与宿主的共同进化选择了针对病毒的广泛宿主防御机制,例如人类等真核生物中干扰素的产生/信号传导及其他先天免疫功能。尽管细胞表面结合主要限制了病毒感染的成功率,但针对不同宿主先天免疫的广泛适应性可能促进了RNA病毒的出现潜力。我们利用先前在严格免疫缺陷(HeLa)细胞、严格免疫健全(MDCK)细胞,或交替缺陷/健全细胞上进化的 vesicular stomatitis virus(VSV)种群来检验这一想法。通过测量在不同先天免疫能力未选育的人类癌细胞中的病毒适应度,我们证实了HeLa适应的种群对先天免疫缺陷宿主具有特异性,而MDCK适应的种群则相对更广泛地适应了不同先天免疫能力和不同物种来源的宿主。我们还证实,HeLa进化的种群在免疫缺陷的非人类灵长类细胞中保持了适应度。这些结果表明,在决定宿主细胞层面的病毒适应度方面,先天免疫比宿主物种更为重要。
最后,我们关于在缺陷型/ competent宿主交替选择下应产生固有病毒广谱性的预测并不准确。相反,交替宿主进化的VSV种群间 fitness 差异表明了逃避固有免疫能力的可变性。我们的结果表明,固有免疫选择的进化史可能影响RNA病毒是否进化出更广泛的宿主范围。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




