MSP7旁系同源蛋白功能分化证据的分子进化与系统发育分析数据
该数据集来自 Dryad,对应一项关于疟原虫 MSP7 多基因家族分子进化与系统发育的研究。数据覆盖 12 种疟原虫,包括 P. falciparum、P. vivax、P. berghei 等,涉及 msp7 旁系同源基因的扩张与收缩、松弛或强化选择、偶发性正选择及功能分化分析

基本信息
资源简介
MSP7旁系同源蛋白功能分化证据的分子进化与系统发育分析数据
Data from: Evidence of functional divergence in MSP7 paralogous proteins: a molecular-evolutionary and phylogenetic analysis
该数据集来自 Dryad,对应一项关于疟原虫 MSP7 多基因家族分子进化与系统发育的研究。数据覆盖 12 种疟原虫,包括 P. falciparum、P. vivax、P. berghei 等,涉及 msp7 旁系同源基因的扩张与收缩、松弛或强化选择、偶发性正选择及功能分化分析。可用于研究 MSP7 旁系同源蛋白的功能冗余与分化、多基因家族进化模式,以及疟原虫入侵相关蛋白的适应性演化预测(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2016。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:裂殖子表面蛋白7(MSP7)是一种参与寄生虫入侵的疟原虫蛋白;其编码基因属于一个多基因家族。已有观点认为MSP7旁系同源蛋白似乎功能冗余;然而,近期实验提示它们可能具有不同作用。结果:msp7多基因家族已在最新可用的疟原虫基因组中得到描述;利用不同的分子进化方法在12个物种中建立了系统发育关系,以评估MSP7成员之间的功能分化。基因扩张和收缩主导msp7家族进化;然而,一些成员可能发生了协同进化。分子进化分析显示,松弛和/或强化选择调节了疟原虫msp7旁系同源基因的进化。此外,偶发性多样化选择和进化变化
【主题与分类】
主题标签:P. berghei、P. vinckei、Functional Divergence、P. cynomolgi、P. chabaudi、episodic positive selection、P. vivax、P. knowlesi、Plasmodium、P. coatneyi。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.3qk84
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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- OpenDataLab:
数据集大小约 83.7 KB。
数据说明
背景:裂殖子表面蛋白7(MSP7)是一种参与寄生虫入侵的疟原虫蛋白,其编码基因属于一个多基因家族。已有研究提出,MSP7旁系同源蛋白似乎在功能上冗余;然而,近期实验提示它们可能具有不同的作用。结果:msp7多基因家族已在最新可用的疟原虫基因组中得到描述;研究采用不同的分子进化方法,在12个物种中建立了系统发育关系,以评估MSP7成员之间的功能分化。基因扩张与收缩主导了msp7家族的进化;然而,某些成员可能经历了协同进化。分子进化分析表明,松弛选择和/或强化选择调控了疟原虫msp7旁系同源基因的进化。此外, episodic diversifying selection(偶发性多样化选择)和进化速率的变化提示,某些旁系同源蛋白已在功能上发生分化。结论:尽管msp7主要按照生灭进化模型进化,但某些旁系同源基因之间发生了基因转换,使其得以维持功能冗余。
另一方面,一些MSP7旁系同源物的进化速率已经发生改变,并且经历了放松或增强(正)选择,表明存在功能分化。这可能意味着某些MSP7在寄生虫入侵过程中能够形成不同的寄生虫蛋白复合物和/或识别不同的宿主受体。这些结果突显了该基因家族在疟原虫属中的重要性。
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




