光滑结核杆菌PE与PE_PGRS基因演化数据:重组与正选择证据

背景:PE 和 PE_PGRS 是两个分枝杆菌特有的多基因家族,编码膜相关和分泌蛋白,主要在致病种中扩张,尤其是结核分枝杆菌复合群(MTBC)

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时间序列肺结核呼吸系统疾病PE_PGRS基因重组正选择结核分枝杆菌复合群光滑结核杆菌
Data from: Evolution of smooth tubercle bacilli PE and PE_PGRS genes: evidence for a prominent role of recombination and imprint of positive selection

基本信息

模态
时间序列
大小
0.000752896 GB
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

光滑结核杆菌PE与PE_PGRS基因演化数据:重组与正选择证据

背景:PE 和 PE_PGRS 是两个分枝杆菌特有的多基因家族,编码膜相关和分泌蛋白,主要在致病种中扩张,尤其是结核分枝杆菌复合群(MTBC)

Data from: Evolution of smooth tubercle bacilli PE and PE_PGRS genes: evidence for a prominent role of recombination and imprint of positive selection

【数据集背景】

源站首次发布:2013。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:PE 和 PE_PGRS 是两个分枝杆菌特有的多基因家族,编码膜相关和分泌蛋白,主要在致病种中扩张,尤其是结核分枝杆菌复合群(MTBC)。多项证据表明 PE 和 PE_PGRS 基因在分枝杆菌致病性中起关键作用。为更深入了解这些基因的性质,我们试图探讨其在光滑结核杆菌(STB)群体中的演化轨迹,STB 被认为是克隆性 MTBC 的假定祖先。方法/主要发现:通过聚焦六个多态性 STB PE/PE_PGRS 基因,我们证明单基因谱系之间存在显著不一致,并使用多种方法检测到强烈的重组信号。基于溯祖方法对群体重组率和突变率(分别为 ρ 和 θ)的估计表明,这两种机制是 o

【主题与分类】

主题标签:肺结核、呼吸系统疾病、PE_PGRS基因、重组、正选择、结核分枝杆菌复合群、光滑结核杆菌。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.c8jg8

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

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数据集大小约 752.9 KB。

数据说明

背景:PE和PE_PGRS是两个分枝杆菌特有的多基因家族,编码膜相关及分泌蛋白,主要在致病菌种中扩增,尤其是结核分枝杆菌复合群(MTBC)。多项证据表明,PE和PE_PGRS基因在分枝杆菌致病性中扮演关键角色。为了更深入地了解这些基因的本质,我们试图探讨它们在光滑型结核杆菌(STB)——克隆型MTBC的假定祖先——中的演化轨迹。方法/主要发现:通过聚焦于六个多态性的STB PE/PE_PGRS基因,我们展示了单基因谱系间显著的不一致性,并采用多种方法检测到强烈的重组信号。基于溯祖理论对群体重组率和突变率(分别为ρ和θ)的估计表明,这两种机制在产生多样性方面大致同等重要(ρ/θ = 1.457),这一发现与主要因突变而演化的管家基因(HKG)形成鲜明对比(ρ/θ = 0.012)。

与HKG相比,我们发现非同义替换的平均速率高出15倍,有强有力的证据表明正向选择作用于PE_PGRS62(dN/dS = 1.42),该基因先前已被证明对分枝杆菌在巨噬细胞和肉芽肿中的存活至关重要。分别使用最大似然法和基于协变子的方法,进一步证明了正向选择作用于PE_PGRS62系统发育树中特定氨基酸残基或沿分支的印记。引人注目的是,PE_PGR62在现代MTBC菌株中表现出高度保守性。结论/意义:总体数据表明,在STB中,PE/PE_PGRS基因经历了强烈的多样化过程,该过程由重组加速,并有正向选择的证据。正向选择涉及一个必需的PE_PGRS基因,其序列似乎在现代菌株中被驱动至固定,这一发现-

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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