私有化在合作丧失后挽救关键功能

该数据集来自 search.dataone.org,围绕铜绿假单胞菌在囊性纤维化肺部感染中的铁代谢社会动态展开,包含表型测定与全基因组测序相关内容

dataone
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基因组分类Infectioniron metabolismHoloceneSocial evolution
Privatisation rescues essential function following loss of cooperation

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
2026-10-25

资源简介

私有化在合作丧失后挽救关键功能

Privatisation rescues essential function following loss of cooperation

该数据集来自 search.dataone.org,围绕铜绿假单胞菌在囊性纤维化肺部感染中的铁代谢社会动态展开,包含表型测定与全基因组测序相关内容。数据可用于研究合作性铁获取的早期上调、作弊突变入侵风险,以及合作丧失后私有系统上调的补偿机制,并分析铁可利用性对该上调收益的影响(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):单个作弊突变体可导致合作行为从群体中被入侵并最终根除。因此,在合作者—作弊者动态的实证与理论研究中,作弊入侵常被视为等同于灭绝。但作弊入侵在自然界中必然等同于灭绝吗?通过追踪铜绿假单胞菌在囊性纤维化肺部感染期间铁代谢的社会动态,我们观察到个体演化出以“私有”行为替代合作。表型测定显示,合作性铁获取在感染早期频繁上调,然而这增加了作弊入侵的风险。通过全基因组测序,我们表明,当且仅当合作性铁获取从群体中丧失时,私有系统才被上调。上调的收益取决于铁的可利用性。这些

【主题与分类】

主题标签:Infection、iron metabolism、Holocene、Social evolution。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%3Ac21a6cfa14da4b32416b25fbef4ddf77f7dd2972f50f189aee0ea684868cbd0b

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%3Ac21a6cfa14da4b32416b25fbef4ddf77f7dd2972f50f189aee0ea684868cbd0b

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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

单个欺骗性突变体可导致合作行为在种群中被入侵并最终被根除。因此,在合作者-欺骗者动态的实证与理论研究中,欺骗入侵常被视为等同于灭绝。但在自然界中,欺骗入侵是否必然等同于灭绝?通过追踪囊性纤维化肺部感染期间铜绿假单胞菌铁代谢的社会动态,我们观察到个体进化出以“私有”行为取代合作的行为。表型分析显示,合作性铁获取在感染早期频繁上调,然而这增加了欺骗入侵的风险。通过全基因组测序,我们表明,当且仅当种群中合作性铁获取丢失时,私有系统才会上调。上调带来的益处取决于铁的可用性。这些发现凸显了自然种群社会动态的重要性,并强调了过去的社会互动对私有性状进化的潜在影响。

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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