five

Data from: Spatiotemporal analysis of gene flow in Chesapeake Bay Diamondback Terrapins (Malaclemys terrapin)

收藏
DataONE2015-10-29 更新2024-06-27 收录
下载链接:
https://search.dataone.org/view/null
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
There is widespread concern regarding the impacts of anthropogenic activities on connectivity among populations of plants and animals, and understanding how contemporary and historical processes shape metapopulation dynamics is crucial for setting appropriate conservation targets. We used genetic data to identify population clusters and quantify gene flow over historical and contemporary time frames in the Diamondback Terrapin (Malaclemys terrapin). This species has a long and complicated history with humans, including commercial over-harvesting and subsequent translocation events during the early twentieth century. Today, terrapins face threats from habitat loss and mortality in fisheries bycatch. To evaluate population structure and gene flow among Diamondback Terrapin populations in the Chesapeake Bay region, we sampled 617 individuals from 15 localities, and screened individuals at 12 polymorphic microsatellite loci. Our goals were to demarcate metapopulation structure, quantify genetic diversity, estimate effective population sizes, and document temporal changes in gene flow. We found that terrapins in the Chesapeake Bay region harbor high levels of genetic diversity and form four populations. Effective population sizes were variable. Among most population comparisons, estimates of historical and contemporary terrapin gene flow were generally low (m ≈ 0.01). However, we detected a substantial increase in contemporary gene flow into Chesapeake Bay from populations outside the bay, as well as between two populations within Chesapeake Bay, possibly as a consequence of translocations during the early twentieth century. Our study shows that inferences across multiple time scales are needed to evaluate population connectivity, especially as recent changes may identify threats to population persistence.
创建时间:
2015-10-29
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  4099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

中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2024)

该数据集为中国逐月降水量数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。为了便于存储,数据均为int16型存于nc文件中,降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。

国家青藏高原科学数据中心 收录

CHARLS

中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据集,旨在收集反映中国45岁及以上中老年人家庭和个人的高质量微观数据,用以分析人口老龄化问题,内容包括健康状况、经济状况、家庭结构和社会支持等。

charls.pku.edu.cn 收录

VisDrone2019

VisDrone2019数据集由AISKYEYE团队在天津大学机器学习和数据挖掘实验室收集,包含288个视频片段共261,908帧和10,209张静态图像。数据集覆盖了中国14个不同城市的城市和乡村环境,包括行人、车辆、自行车等多种目标,以及稀疏和拥挤场景。数据集使用不同型号的无人机在各种天气和光照条件下收集,手动标注了超过260万个目标边界框,并提供了场景可见性、对象类别和遮挡等重要属性。

github 收录

PIPES

PIPES是一个元数据集,旨在支持元学习研究,通过提供一系列涉及多个数据预处理和分类算法的机器学习实验。该数据集包含了在300个数据集上执行的9,408个管道的结果,并提供了关于管道块、训练和测试时间、预测结果、性能以及可能出现的错误信息。PIPES旨在克服OpenML中管道缺乏多样性和完整性的问题,为元学习社区提供了一个更全面和代表性的数据集。

arXiv 收录

中国交通事故深度调查(CIDAS)数据集

交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息,以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例,单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征,探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源,为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、

北方大数据交易中心 收录