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Additional file 1: Table S1. of Genome-wide identification and expression analysis of SBP-like transcription factor genes in Moso Bamboo (Phyllostachys edulis)|植物基因组学数据集|基因表达分析数据集
收藏Mendeley Data2024-06-27 更新2024-06-27 收录
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https://springernature.figshare.com/articles/dataset/Additional_file_1_Table_S1_of_Genome-wide_identification_and_expression_analysis_of_SBP-like_transcription_factor_genes_in_Moso_Bamboo_Phyllostachys_edulis_/5150611/1
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Oligonucleotide primers used in qRT-PCR assays for all 32 PeSPL genes. Table S2. Gene names and locus information for the SPL proteins in rice and maize. Table S3. Protein sequences and lengths of the major motifs identified by MEME in the putative PeSPL proteins. Table S4. Nucleotide substitution rates for the paralogous SPL gene pairs identified in the moso bamboo genome. Table S5. Nucleotide substitution rates for the orthologous SPL gene pairs between moso bamboo and rice. Table S6. Summary of abiotic stress-inducible cis-elements in the promoter regions of SPL genes in moso bamboo. Table S7. Microarray expression data for the 32 SPL genes in moso bamboo. These primary data was downloaded from NCBI, and then the relative expression level (log10 expression values) of 7 different issues or development stages was obtained after a series of manual processing. L, leaf; P1, early panicle; P2, advanced panicle; R, root; Rh, rhizome; S1, 20-cm shoot; S2, 50-cm shoot. (ZIP 104Â kb)
创建时间：
2023-06-28
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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CE-CSL
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CODrone
CODrone 是一个为无人机设计的全面定向目标检测数据集，它准确反映了真实世界条件。该数据集包含来自多个城市在不同光照条件下的广泛标注图像，增强了基准的逼真度。CODrone 包含超过 10,000 张高分辨率图像，捕获自五个城市的真实无人机飞行，涵盖了各种城市和工业环境，包括港口和码头。为了提高鲁棒性和泛化能力，它包括在正常光线、低光和夜间条件下相同场景的图像。我们采用了三种飞行高度和两种常用的相机角度，从而产生了六个不同的视角配置。所有图像都针对 12 个常见对象类别进行了定向边界框标注，总计超过 590,000 个标记实例。总体而言，这项工作构建了一个综合数据集和基准，用于城市无人机场景中的定向目标检测，旨在满足该领域的研究和实践应用需求。
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UAVDT Dataset
The authors constructed a new UAVDT Dataset focused on complex scenarios with new level challenges. Selected from 10 hours raw videos, about 80, 000 representative frames are fully annotated with bounding boxes as well as up to 14 kinds of attributes (e.g., weather condition, flying altitude, camera view, vehicle category, and occlusion) for three fundamental computer vision tasks: object detection, single object tracking, and multiple object tracking.
datasetninja.com 收录
LFW (Labeled Faces in the Wild)
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OpenDataLab 收录