野生鲑科鱼类对新发温度驱动寄生虫病抗性与贫血反应的关联定位候选位点
研究对 255 尾野生褐鳟(Salmo trutta)筛查超过 7.6 K 个 SNP,结合关联定位与随机森林方法,识别出与寄生虫抗性(相对寄生虫载量的倒数,RPL)及严重贫血反应相关的候选基因

基本信息
资源简介
野生鲑科鱼类对新发温度驱动寄生虫病抗性与贫血反应的关联定位候选位点
Association mapping reveals candidate loci for resistance and anemic response to an emerging temperature-driven parasitic disease in a wild salmonid fish
该数据集来自 search.dataone.org,围绕由 Tetracapsuloides bryosalmonae 引起的增殖性肾病(PKD)展开,该病在水温升高时可致死鲑科鱼类。研究对 255 尾野生褐鳟(Salmo trutta)筛查超过 7.6 K 个 SNP,结合关联定位与随机森林方法,识别出与寄生虫抗性(相对寄生虫载量的倒数,RPL)及严重贫血反应相关的候选基因。最强 RPL 关联 SNP 定位到非编码区,第二强关联 SNP 位于 PRICKLE2 基因内含子区。数据可用于宿主抗性与贫血反应的遗传关联分析及候选位点筛选(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Doma。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):尽管寄生虫感染对宿主往往代价高昂或致命,我们对哪些基因影响寄生虫易感性和疾病严重程度知之甚少。增殖性肾病(PKD)是一种新发的、在水温升高时可能致命的鲑科鱼类疾病,由黏体动物寄生虫 Tetracapsuloides bryosalmonae 引起。通过对 255 尾野生褐鳟(Salmo trutta)筛查超过 7.6 K 个 SNP,并结合关联定位与随机森林方法,我们识别出若干与寄生虫抗性(相对寄生虫载量的倒数;RPL)及对寄生虫的严重贫血反应相关的候选基因。最强的 RPL 关联 SNP 定位到同属大西洋鲑(S. salar)10 号染色体的非编码区,而第二强的 RPL 关联 SNP 定位到 PRICKLE2 基因的内含子区,该基因是 plana
【主题与分类】
主题标签:association study、Bioinfomatics、wild population、Host resistance、Parasite-induced Anemia、Phyloinfomatics。本站分类:泌尿生殖系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aefb9c1ce2ba734eb34b9d7e709ddd779a1510ea8a43d1774a63ffadacc129904
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
尽管寄生虫感染通常会给宿主带来高昂代价甚至致命后果,但我们对哪些基因影响寄生虫易感性和疾病严重程度知之甚少。增殖性肾病(PKD)是一种由粘体动物寄生虫Tetracapsuloides bryosalmonae引起的鲑科鱼类新发疾病,在水温升高时可致命。通过对255尾野生褐鳟(Salmo trutta)中超过7.6K个SNP进行筛查,并结合关联作图和随机森林方法,我们鉴定出多个与寄生虫抗性(相对寄生虫载量的倒数;RPL)和对寄生虫的严重贫血反应相关的候选基因。与RPL关联最强的SNP定位于同属大西洋鲑(S. salar)10号染色体的非编码区,而与RPL关联第二强的SNP定位于PRICKLE2基因的内含子区域,该基因是参与肾脏发育的平面细胞极性信号通路的一部分。与贫血关联最强的SNP定位于推定PRKAG2基因的内含子。
该基因的人类直系同源基因已与血细胞比容及其他血液相关性状相关联,使其成为影响褐鳟中寄生虫诱发贫血的主要候选基因。我们的研究结果证明了关联作图在精确定位气候变化驱动的寄生虫病抗性和严重程度背后的基因组区域及潜在致病基因方面的效力。此外,这项工作展示了利用近缘基因组信息在野生鱼类群体中剖析基因型-表型关联的初步步骤。
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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