基因组序列揭示人类病原体荚膜组织胞浆菌的隐存种形成

源站描述指出,研究对代表四个地方性流行区的 30 株 Histoplasma 分离株进行了全基因组群体遗传学与系统发育分析,结果表明该属至少由四个遗传上隔离、极少杂交的物种组成,并据此提出属的分类学重排

dataone
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基因组分类Histoplasma
Genome sequences reveal cryptic speciation in the human pathogen Histoplasma capsulatum

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

基因组序列揭示人类病原体荚膜组织胞浆菌的隐存种形成

Genome sequences reveal cryptic speciation in the human pathogen Histoplasma capsulatum

该数据集来自 search.dataone.org,围绕人类病原真菌 Histoplasma capsulatum 的基因组序列展开。源站描述指出,研究对代表四个地方性流行区的 30 株 Histoplasma 分离株进行了全基因组群体遗传学与系统发育分析,结果表明该属至少由四个遗传上隔离、极少杂交的物种组成,并据此提出属的分类学重排。数据可用于研究病原体谱系演化、环境适应与基因交流频率,服务于呼吸系统疾病相关病原的基因组学分析(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):Histoplasma capsulatum 是一种致病真菌,可引起危及生命的肺部感染。美国每年约有 50 万人暴露于 H. capsulatum,超过 60% 的美国人口在一生中某个时候曾暴露于该真菌。我们对代表四个组织胞浆菌病地方性流行区的 30 株 Histoplasma 分离株进行了全基因组群体遗传学和系统发育分析,表明 Histoplasma 属至少由四个在遗传上隔离且极少杂交的物种组成。因此,我们提出对该属进行重新分类。重要性:产生新病原体谱系的演化过程对于我们理解它们如何适应新环境以及它们彼此之间交换基因的频率至关重要。真菌病原体 Histoplasma capsulatum 提供了机会来

【主题与分类】

主题标签:Histoplasma。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Af376913390a65f1d6f0e778941810b18f214ce0b1b58c65c609c73fad61ed98f

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

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3Af376913390a65f1d6f0e778941810b18f214ce0b1b58c65c609c73fad61ed98f

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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

荚膜组织胞浆菌是一种致病真菌,可引发危及生命的肺部感染。在美国,每年约有50万人暴露于荚膜组织胞浆菌,且超过60%的美国人口在其一生中的某个阶段曾暴露于该真菌。我们对代表四个公认组织胞浆菌病流行区的30株组织胞浆菌分离株进行了全基因组群体遗传学和系统发育分析,结果表明组织胞浆菌属至少由四个物种组成,这些物种在遗传上相互隔离且极少杂交。因此,我们提出对该属进行重新分类。重要性:产生新病原体谱系的进化过程对于我们理解其如何适应新环境以及彼此间基因交换的频率至关重要。真菌病原体荚膜组织胞浆菌为精确检验关于新遗传变异起源的假说提供了机会。我们发现荚膜组织胞浆菌是c……

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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