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

中国劳动力动态调查

“中国劳动力动态调查” (China Labor-force Dynamics Survey,简称 CLDS)是“985”三期“中山大学社会科学特色数据库建设”专项内容,CLDS的目的是通过对中国城乡以村/居为追踪范围的家庭、劳动力个体开展每两年一次的动态追踪调查,系统地监测村/居社区的社会结构和家庭、劳动力个体的变化与相互影响,建立劳动力、家庭和社区三个层次上的追踪数据库,从而为进行实证导向的高质量的理论研究和政策研究提供基础数据。

中国学术调查数据资料库 收录

OpenSonarDatasets

OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库,旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合,以增加开放源代码声纳数据集的可见性,并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。

github 收录

全球1km分辨率大气二氧化碳浓度数据集(2003-2023)

持续增加的人为CO₂排放导致了全球变暖和气候变化,进而引发了全球范围的重大环境、经济和健康损失,基于卫星遥感数据准确连续地监测大气CO₂变化对于理解全球碳循环、评估碳源和碳汇的分布以及制定有效的减排政策至关重要。大气CO2柱浓度(XCO2)指从地表到大气顶层干燥空气柱中CO2的平均体积比,是用来表征大气中CO2分子含量的物理量。当前已公开发表的全球无缝XCO2产品存在无法同时提供长时间跨度和高时空分辨率的问题,限制了其更为广泛的科学应用。本数据集基于来自SCIAMACHY、GOSAT 和 OCO-2 三颗卫星/传感器的XCO2观测数据进行二次研发,以卫星XCO2观测数据为训练标签,与 CO₂ 排放、吸收和传输相关的多源因素为解释变量,利用整合了U-Net网络和ConvLSTM网络的深度学习算法构建预测模型,生成了国际首套2003-2023年全球时空连续1公里分辨率逐日XCO2数据集。经全球27个TCCON地面观测站点的验证,结果表明该产品具有较好的精度(决定系数R2为0.989,均方根误差RMSE为1.021ppm)。本数据集为深化对全球碳循环的理解、评估减排政策以及应对气候变化挑战提供了重要的基础数据。

国家青藏高原科学数据中心 收录

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

animelist-dataset

一个基于JSON的动漫数据集,包含了最重要的元数据以及与其他多个动漫网站(如MAL、ANIDB、ANILIST、KITSU等)的交叉引用。数据集每周更新,涵盖了从10K到100K条记录的规模,主要语言为英语和日语,标签为'anime'。

huggingface 收录