为混乱带来秩序:游泳者瘙痒背景下禽类血吸虫及其遗传谱系的新分类
该数据集提供四个多序列比对文件,用于禽类血吸虫(Schistosomatidae 科)的全球系统发育修订。比对由184条新获序列与截至2025年4月公开的GenBank序列组合生成,对应论文的图1、图2、图S1和图S2

基本信息
资源简介
为混乱带来秩序:游泳者瘙痒背景下禽类血吸虫及其遗传谱系的新分类
Bringing order to chaos: A new classification of avian schistosomes and their genetic lineages in the context of swimmer’s itch
该数据集提供四个多序列比对文件,用于禽类血吸虫(Schistosomatidae 科)的全球系统发育修订。比对由184条新获序列与截至2025年4月公开的GenBank序列组合生成,对应论文的图1、图2、图S1和图S2。四个文件包括:cox1/ITS/28S串联比对(141个终端、88个物种/谱系、1588个字符)、cox1比对(247个终端、88个物种/谱系、420个字符)以及ITS1-5.8S rRNA-ITS2比对(181个终端、60个物种/谱系)。可用于禽类血吸虫系统发育分析及游泳者瘙痒相关研究(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集提供四个多序列比对,用于禽类血吸虫(Schistosomatidae 科)的全球系统发育修订,这类寄生扁形动物感染鸟类,部分可能引起人类游泳者瘙痒(尾蚴性皮炎)。比对由184条新获得的序列生成,并与截至2025年4月检索到的公开GenBank禽类血吸虫序列相结合。它们用于生成系统发育树:相关手稿的图1、图2、图S1和图S2。四个比对文件为:(1)cox1/ITS/28S串联比对,141个终端,代表88个物种/谱系,共1,588个字符,用于汇总系统发育树;(2)cox1比对,247个终端,代表88个物种/谱系,共420个字符;(3)ITS1-5.8S rRNA-ITS2比对,181个终端,代表60个物种/谱系,共60
【主题与分类】
主题标签:Parasitology、Phylogenetic Analysis。本站分类:皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/r79ysgk8zt/1
下载信息
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数据集获取
源站:https://doi.org/10.17632/r79ysgk8zt.1
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 567.9 KB。
数据说明
该数据集提供了四个多序列比对,用于禽血吸虫(血吸虫科)的全球系统发育修订。禽血吸虫是感染鸟类的寄生扁虫,其中一些可在人类中引起游泳者瘙痒(尾蚴性皮炎)。这些比对由184条新获得的序列生成,并与截至2025年4月从GenBank检索到的禽血吸虫公开可用序列相结合。它们被用于生成系统发育树:相关手稿的图1、图2、图S1和图S2。四个比对文件分别为:(1)一个串联的cox1/ITS/28S比对,包含141个终端,代表88个物种/谱系,共1,588个字符,用于汇总系统发育树;(2)一个cox1比对,包含247个终端,代表88个物种/谱系,共420个字符;(3)一个ITS1-5.8S rRNA-ITS2比对,包含181个终端,代表60个物种/谱系,共600个字符;(4)一个28S rDNA比对,包含160个终端,代表81个物种/谱系,共548个字符。所有序列均使用Geneious Prime 2025.1.1中的MAFFT v7进行比对,经人工修剪,并在宽松设置下用Gblock 0.91b过滤,以去除比对不佳的区域。
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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