濒危哺乳动物袋獾多种免疫基因缺乏遗传多样性数据
该数据集来自 Dryad,围绕濒危哺乳动物袋獾(Sarcophilus harrisii)的免疫基因遗传多样性展开。袋獾因袋獾面部肿瘤病扩散而面临灭绝威胁,免疫基因多态性可能提供抗病适应潜力

基本信息
资源简介
濒危哺乳动物袋獾多种免疫基因缺乏遗传多样性数据
Data from: Lack of genetic diversity across diverse immune genes in an endangered mammal, the Tasmanian devil (Sarcophilus harrisii)
该数据集来自 Dryad,围绕濒危哺乳动物袋獾(Sarcophilus harrisii)的免疫基因遗传多样性展开。袋獾因袋獾面部肿瘤病扩散而面临灭绝威胁,免疫基因多态性可能提供抗病适应潜力。研究检测了167个免疫基因,涵盖细胞因子、趋化因子和自然杀伤细胞受体等,并针对其中部分基因的单核苷酸多态性(SNP)开发了分型方法。数据可用于研究濒危物种免疫基因多样性、疾病抗性相关遗传变异及保护遗传学分析(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2015。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):袋獾(Sarcophilus harrisii)因袋獾面部肿瘤病的传播而面临灭绝威胁。免疫基因中的多态性可提供抵抗疾病的适应潜力。此前对野生物种免疫位点多样性的研究几乎仅集中于主要组织相容性复合体(MHC)基因;然而,这些基因仅占免疫基因多样性的一小部分。袋獾在功能重要的免疫位点上缺乏多样性,包括MHC和Toll样受体基因。袋獾在这两个家族之外的免疫基因是否存在多态性尚不清楚。在此,我们鉴定了广泛关键免疫基因中的多态性,并开发了检测其中一部分基因内单核苷酸多态性(SNP)的方法。共检测了167个免疫基因,包括细胞因子、趋化因子和自然杀伤细胞受体
【主题与分类】
主题标签:Sarcophilus harrisii。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.m8297
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.m8297
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- OpenDataLab:
数据集大小约 6.93 GB。
数据说明
袋獾(Sarcophilus harrisii)因面部肿瘤病的蔓延而面临灭绝威胁。免疫基因的多态性可为抵抗疾病提供适应性潜力。以往对野生物种免疫位点多样性的研究几乎只关注主要组织相容性复合体(MHC)基因;然而,这些基因仅占免疫基因多样性的一小部分。袋獾在功能重要的免疫位点上缺乏多样性,包括MHC和Toll样受体基因。这两个家族之外的袋獾免疫基因是否存在多态性尚不清楚。在此,我们鉴定了广泛关键免疫基因中的多态性,并开发了检测其中一部分基因内单核苷酸多态性(SNPs)的方法。共检查了167个免疫基因,包括细胞因子、趋化因子和自然杀伤细胞受体。利用十只袋獾的基因组水平数据,鉴定了编码区、内含子及目标基因侧翼10 kb范围内的SNPs。我们发现,通过全基因组数据进行生物信息学分析的167个免疫基因中,多态性较低。
基于这些数据,我们开发了长扩增子检测方法,针对九个基因进行扩增。这些扩增子在29至220只袋獾中进行了测序,发现含有78个SNP,其中包括外显子内的8个SNP。尽管这些基因内的遗传多样性极为匮乏,但一种趋化因子基因显示出平衡选择的迹象,表明剩余的多样性可能具有适应潜力。低功能多样性可能使袋獾极易受到传染病的影响,因此,监测和保护剩余的多样性对于该物种的长期管理至关重要。对于濒危野生动物物种而言,研究多样化的免疫基因中的遗传变异应成为优先事项。本研究可作为濒危物种大规模免疫遗传多样性分析的范例。
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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