塔斯马尼亚袋獾可传染性癌症快速进化响应数据

该数据集来自 Dryad,对应 2016 年关于塔斯马尼亚袋獾(Sarcophilus harrisii)对可传染性癌症——袋獾面部肿瘤病(DFTD)产生快速进化响应的研究

DryadDryad
dryad
浏览 12
时间序列分类Tasmanian devilSarcophilus harrisiicancer diseasecandidate genesDFTDHolocene
Data from: Rapid evolutionary response to a transmissible cancer in Tasmanian devils

基本信息

模态
时间序列
大小
0.270118618 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

塔斯马尼亚袋獾可传染性癌症快速进化响应数据

Data from: Rapid evolutionary response to a transmissible cancer in Tasmanian devils

该数据集来自 Dryad,对应 2016 年关于塔斯马尼亚袋獾(Sarcophilus harrisii)对可传染性癌症——袋獾面部肿瘤病(DFTD)产生快速进化响应的研究。DFTD 几乎 100% 致死,已席卷该物种近乎全部分布区,导致局部种群下降超过 90%、整体物种在不到 20 年内下降超过 80%。数据包含罕见的基因组证据,识别出两个与人类免疫功能或癌症风险基因相关的基因组区域,并在三个种群中呈现一致的选择信号,可用于研究野生动物疾病驱动的宿主平行进化与免疫适应(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2016。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):尽管癌症很少作为传染病起作用,但塔斯马尼亚袋獾(Sarcophilus harrisii)中最近出现的一种可传染性癌症几乎 100% 致死。袋獾面部肿瘤病(DFTD)已席卷该物种几乎整个分布范围,导致局部下降超过 90%,并在不到 20 年内造成整体物种下降超过 80%。尽管流行病学模型预测会灭绝,但长期患病地区的种群仍然存续。在这里,我们报告了罕见的基因组证据,表明对野生动物疾病施加的强选择产生了快速、平行的进化响应。我们识别出两个基因组区域,其中包含与人类免疫功能或癌症风险相关的基因,并在三个种群中表现出选择的一致特征。DFTD 通过抑制和逃避免疫系统在宿主之间传播,我们的结果表明宿主正在进化出免疫

【主题与分类】

主题标签:Tasmanian devil、Sarcophilus harrisii、cancer disease、candidate genes、DFTD、Holocene。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.r60sv

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

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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.r60sv

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  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 270.1 MB。

数据说明

尽管癌症很少表现为传染性疾病,但塔斯马尼亚袋獾(Sarcophilus harrisii)中最近出现的一种传染性癌症几乎100%致命。袋獾面部肿瘤病(DFTD)已席卷该物种几乎整个分布区,在不到20年内导致局部种群下降超过90%,整体物种数量减少逾80%。尽管流行病学模型预测该物种将灭绝,但在长期受疾病影响的地区,种群依然存续。在此,我们报告了罕见的基因组证据,表明野生动物疾病施加的强烈选择压力下,宿主发生了快速、平行的进化响应。我们识别出两个基因组区域,其中包含与人类免疫功能或癌症风险相关的基因,在三个种群中表现出一致的选择特征。DFTD通过抑制和逃避宿主免疫系统在宿主间传播,我们的结果表明,宿主正在进化出免疫调节的抗性,这可能有助于该物种在面对这一毁灭性疾病时得以存续。

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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