five

Drosophila Genome Project|基因组学数据集|遗传学数据集

收藏
www.fruitfly.org2024-10-27 收录
基因组学
遗传学
下载链接:
http://www.fruitfly.org/
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Drosophila Genome Project 数据集包含了果蝇(Drosophila melanogaster)的完整基因组序列和相关注释信息。该数据集提供了基因、转录本、蛋白质序列、基因组注释以及遗传变异等详细信息,是研究果蝇基因组学和遗传学的重要资源。
提供机构:
www.fruitfly.org
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
在果蝇基因组项目(Drosophila Genome Project)中,研究团队采用了高通量测序技术,结合生物信息学分析,对果蝇(Drosophila melanogaster)的基因组进行了全面测序与注释。通过大规模的序列比对和组装,构建了高精度的基因组图谱,并详细标注了基因、转录本、非编码RNA等元件。此外,项目还整合了多层次的基因表达数据,以全面揭示果蝇基因组的结构与功能。
特点
Drosophila Genome Project数据集以其高分辨率和全面性著称,涵盖了果蝇基因组的每一个细节。该数据集不仅提供了基因组的完整序列,还包括了丰富的注释信息,如基因功能、调控元件和表达模式。这些特点使得该数据集成为研究基因组学、进化生物学和发育生物学的重要资源。此外,数据集的高质量保证了其在多种生物学研究中的广泛应用。
使用方法
Drosophila Genome Project数据集可用于多种生物学研究,包括但不限于基因组比对、基因表达分析和进化研究。研究者可以通过访问相关数据库或下载数据集文件,利用生物信息学工具进行数据分析。例如,基因组浏览器可用于可视化基因组结构,而表达数据分析工具则可用于探索基因在不同条件下的表达模式。此外,数据集还可用于开发新的生物学模型和算法,以进一步推动基因组学研究的发展。
背景与挑战
背景概述
果蝇基因组项目(Drosophila Genome Project)是生物学领域的一项重要研究,始于20世纪末,由多个国际研究机构共同参与。该项目的主要目标是解析果蝇(Drosophila melanogaster)的完整基因组序列,这一研究不仅为理解基因组的结构和功能提供了基础数据,还为后续的遗传学、发育生物学和进化生物学研究奠定了坚实的基础。果蝇因其基因组相对较小且繁殖迅速,成为基因组研究的理想模型生物。该项目的结果不仅推动了果蝇相关研究的进展,还对整个生物学领域产生了深远的影响。
当前挑战
在构建果蝇基因组项目的过程中,研究团队面临了多项技术挑战。首先,基因组测序技术的早期版本在准确性和覆盖率上存在局限,需要通过多次测序和复杂的拼接算法来确保基因组序列的完整性和准确性。其次,果蝇基因组中存在大量的重复序列和高度相似的基因,这增加了序列比对和注释的难度。此外,数据处理和存储的需求也对计算资源提出了高要求。这些挑战最终通过技术的进步和算法的优化得以克服,但仍需持续的研究和改进以进一步提升数据质量和分析效率。
发展历史
创建时间与更新
Drosophila Genome Project,即果蝇基因组项目,始于1998年,由美国国家人类基因组研究所(NHGRI)发起。该项目的主要目标是完成果蝇基因组的测序和注释,其最终版本于2000年发布,标志着基因组学领域的一个重要里程碑。
重要里程碑
Drosophila Genome Project的重要里程碑包括2000年发布的初始基因组序列,这一成果为后续的基因功能研究和生物学模型构建提供了坚实的基础。随后,2004年发布的更新版本进一步完善了基因组注释,增加了对非编码RNA和重复序列的详细描述。此外,2014年的更新版本引入了更高的测序深度和更精确的基因预测,显著提升了数据的质量和完整性。
当前发展情况
当前,Drosophila Genome Project的数据已被广泛应用于基因功能研究、进化生物学和疾病模型构建等多个领域。其高质量的基因组数据为科学家们提供了丰富的资源,推动了果蝇作为模式生物在生物医学研究中的应用。随着技术的进步,该项目仍在持续更新和完善,以适应日益增长的科研需求,确保其数据始终处于科学研究的前沿。
发展历程
  • Drosophila Genome Project正式启动,旨在完成果蝇基因组的测序工作。
    1990年
  • 首次公布了果蝇基因组的部分序列,为后续的全面测序奠定了基础。
    1995年
  • 完成了果蝇基因组的大部分测序工作,并开始进行序列的组装和注释。
    1998年
  • 果蝇基因组的完整序列正式发布,标志着该项目的重要里程碑。
    2000年
  • 进一步完善了基因组的注释工作,提供了更为详细的基因功能和结构信息。
    2004年
  • 发布了果蝇基因组的更新版本,包含了更多的基因变异和功能注释。
    2014年
常用场景
经典使用场景
在果蝇基因组项目(Drosophila Genome Project)中,数据集的经典使用场景主要集中在基因组测序和注释上。研究者通过分析果蝇的基因组序列,揭示了其基因结构、功能元件以及调控网络。这些数据为理解基因如何在发育过程中发挥作用提供了基础,特别是在神经发育和细胞分化等领域。
解决学术问题
该数据集解决了基因组学中的多个关键学术问题,如基因组的完整性、基因功能的预测以及非编码区域的识别。通过提供高质量的基因组序列和注释,Drosophila Genome Project促进了基因组学、进化生物学和发育生物学等多个学科的发展。其意义在于为研究者提供了一个强大的工具,用以探索基因与表型之间的关系,从而推动了生物医学研究的进步。
衍生相关工作
基于Drosophila Genome Project的数据,衍生出了多项经典工作,如FlyBase数据库的建立,该数据库整合了果蝇基因组的所有相关信息,为全球研究者提供了便捷的查询和分析工具。此外,许多研究通过对比果蝇与人类基因组的差异,揭示了基因进化的规律,推动了比较基因组学的发展。这些工作不仅深化了对果蝇基因组的理解,也为其他模式生物的研究提供了参考。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

D4LA-版面分析数据集

# D4LA 文档版面分析数据集 (the most Diverse and Detailed Dataset ever for Document Layout Analysis) ## 数据集概述 D4LA是面向文档版面分析的数据集。 ### 数据集简介 包含12类文档工27类文档版面类型,详细如下: ![d4la](./d4la.jpg) ### 标注格式 ``` D4LA ├── train_images │ ├── 1.jpg ├── test_images │ ├── 2.jpg ├── VGT_D4LA_grid_pkl │ ├── 1.pkl │ └── 2.pkl ├── json │ ├── train.json │ └── test.json ``` ### 引用方式 If you find this repository useful, please consider citing our work: ``` @inproceedings{da2023vgt, title={Vision Grid Transformer for Document Layout Analysis}, author={Cheng Da and Chuwei Luo and Qi Zheng and Cong Yao}, year={2023}, booktitle = {ICCV}, } ``` ### Clone with HTTP ```bash git clone https://www.modelscope.cn/datasets/damo/D4LA.git ```

魔搭社区 收录

中国省级灾害统计空间分布数据集(1999-2020年)

该数据集为中国省级灾害统计空间分布数据集,时间为1999-2020年。该数据集包含中国各省自然灾害、地质灾害、地震灾害、森林火灾、森林病虫鼠害、草原灾害六类灾害的详细数据。数据量为206MB,数据格式为excel。

国家地球系统科学数据中心 收录

AISHELL/AISHELL-1

Aishell是一个开源的中文普通话语音语料库,由北京壳壳科技有限公司发布。数据集包含了来自中国不同口音地区的400人的录音,录音在安静的室内环境中使用高保真麦克风进行,并下采样至16kHz。通过专业的语音标注和严格的质量检查,手动转录的准确率超过95%。该数据集免费供学术使用,旨在为语音识别领域的新研究人员提供适量的数据。

hugging_face 收录

URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD

URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL,主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。

github 收录

Obstacle-dataset OD

该数据集用于十五种障碍物检测,包含VOC格式和YOLO训练的.txt文件,数据集中的图像来自VOC数据集、COCO数据集、TT100K数据集以及作者团队实地收集的图片。

github 收录