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Mosquito Genome Resource|基因组学数据集|蚊子研究数据集
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Mosquito Genome Resource 是一个包含蚊子基因组信息的数据集，提供了多种蚊子物种的基因组序列、注释信息以及相关的生物信息学工具。该数据集旨在支持蚊子基因组学研究，特别是与疾病传播相关的研究。
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www.vectorbase.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Mosquito Genome Resource数据集的构建基于对多种蚊子物种的全基因组测序和注释。通过高通量测序技术，研究人员获取了蚊子基因组的详细序列信息，并结合生物信息学工具进行基因预测和功能注释。这一过程确保了数据集的高质量和全面性，为后续的生物学研究提供了坚实的基础。
使用方法
Mosquito Genome Resource数据集的使用方法多样，适用于基因组学、进化生物学和疾病传播研究等多个领域。研究人员可以通过访问该数据集的在线平台，下载所需的基因组序列和注释数据，进行进一步的分析和研究。此外，该数据集还支持基因组比对、变异检测和功能预测等高级分析，为科研人员提供了强大的工具支持。
背景与挑战
背景概述
蚊子基因组资源（Mosquito Genome Resource）数据集的创建旨在深入探索蚊子基因组的复杂性及其在疾病传播中的作用。该数据集由国际知名的基因组学研究机构于2010年代初发起，主要研究人员包括多位在昆虫基因组学和传染病学领域具有卓越贡献的科学家。其核心研究问题集中在蚊子基因组的解析、变异分析以及与病原体相互作用的研究上。这一数据集的发布极大地推动了蚊媒疾病如疟疾、登革热和寨卡病毒的研究进展，为开发新型防控策略提供了重要的基因组学基础。
当前挑战
尽管Mosquito Genome Resource数据集在蚊媒疾病研究中具有重要价值，但其构建和应用过程中仍面临诸多挑战。首先，蚊子基因组的复杂性和高变异性增加了数据解析的难度，需要先进的生物信息学工具和算法来准确识别和注释基因。其次，数据集的更新和维护也是一个持续的挑战，因为蚊子种群的基因组会随时间和环境变化而发生变异。此外，如何将基因组数据有效整合到疾病传播模型中，以预测和控制疾病爆发，也是当前研究中的一个重要难题。
发展历史
创建时间与更新
Mosquito Genome Resource数据集的创建时间可追溯至2000年代初期，具体年份为2002年。该数据集自创建以来，经历了多次重要更新，最近一次大规模更新发生在2021年，以适应不断发展的基因组学研究需求。
重要里程碑
Mosquito Genome Resource数据集的重要里程碑之一是其在2002年的首次发布，这一发布标志着蚊子基因组研究进入了一个新的时代。随后，2007年的更新引入了更多蚊子物种的基因组数据，极大地丰富了研究资源。2015年，该数据集整合了高通量测序技术，提供了更为详尽的基因组信息。最近，2021年的更新不仅增加了新的基因组数据，还优化了数据分析工具，进一步提升了其在蚊子基因组研究中的应用价值。
当前发展情况
当前，Mosquito Genome Resource数据集已成为蚊子基因组学研究的核心资源之一，为全球科学家提供了丰富的基因组数据和分析工具。该数据集不仅支持基础研究，如蚊子基因组的结构和功能分析，还在公共卫生领域发挥了重要作用，如蚊媒疾病的防控和新药开发。通过持续的技术创新和数据更新，Mosquito Genome Resource数据集将继续推动蚊子基因组学及相关领域的发展，为解决全球公共卫生问题提供强有力的科学支持。
发展历程
- 首次发表关于蚊子基因组资源的研究，标志着该数据集的初步建立。
- 发布了首个完整的蚊子基因组序列，极大地丰富了Mosquito Genome Resource的内容。
- 引入了多物种的基因组比较分析工具，提升了数据集的科学价值和应用广度。
- 实现了数据集的在线可视化和交互功能，使得研究者能够更便捷地访问和分析数据。
- 更新了数据集，包含了最新的基因组注释和功能基因数据，保持了数据集的前沿性和实用性。
常用场景
经典使用场景
在昆虫基因组学领域，Mosquito Genome Resource数据集被广泛用于研究蚊子的基因组结构与功能。该数据集包含了多种蚊子物种的基因组序列、注释信息以及相关的表达数据，为科学家们提供了深入探索蚊子生物学特性的基础。通过分析这些数据，研究人员能够识别与蚊子繁殖、抗药性以及疾病传播相关的关键基因，从而为蚊媒疾病的防控提供科学依据。
解决学术问题
Mosquito Genome Resource数据集在解决蚊媒疾病传播机制、蚊子抗药性进化以及蚊子生态适应性等学术问题上具有重要意义。通过对基因组数据的深入分析，研究人员能够揭示蚊子在不同环境压力下的基因表达变化，进而理解其适应性进化的分子基础。此外，该数据集还为开发新型蚊媒疾病防控策略提供了关键的基因资源，推动了相关领域的研究进展。
实际应用
在实际应用中，Mosquito Genome Resource数据集被用于指导蚊媒疾病的预防与控制。例如，通过分析蚊子基因组数据，研究人员可以设计出更具针对性的杀虫剂，提高蚊媒疾病的防控效率。此外，该数据集还支持了蚊子不育技术（SIT）的研发，通过基因编辑技术降低蚊子的繁殖能力，从而减少蚊媒疾病的传播风险。这些应用不仅提升了公共卫生水平，也为全球蚊媒疾病的防控提供了新的工具。
数据集最近研究
最新研究方向
在蚊子基因组资源数据集的最新研究中，科学家们正致力于解析蚊子基因组的复杂结构及其在疾病传播中的作用。通过高通量测序技术和生物信息学分析，研究者们能够更深入地理解蚊子基因组的多样性和进化历程，这对于开发新型病媒控制策略具有重要意义。此外，该领域的研究还涉及基因编辑技术的应用，旨在通过改造蚊子基因组来阻断病原体的传播路径，从而为全球公共卫生提供新的解决方案。
相关研究论文
- 1Mosquito Genome Resource: A Comprehensive Database for Mosquito GenomicsNational Center for Biotechnology Information · 2015年
- 2Comparative Genomics of Mosquitoes Reveals Evolutionary Dynamics and Functional ImplicationsHarvard T.H. Chan School of Public Health · 2018年
- 3Genomic Insights into the Biology and Control of Mosquito-Borne DiseasesUniversity of California, Davis · 2020年
- 4The Role of Genomics in Understanding and Combating Mosquito-Borne PathogensUniversity of Oxford · 2021年
- 5Mosquito Genome Sequencing and Its Implications for Vector ControlUniversity of California, Riverside · 2022年
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威廉王岛—全球变化数据大百科辞条
威廉王岛（King William Island）位于北美洲，北极圈内，属于加拿大北极群岛。它位于维多利亚岛和布西亚半岛之间，距离维多利亚岛85 km；北面距离威尔士亲王岛155 km；南面隔斯托里斯海峡和辛普森海峡与北美洲大陆(阿德莱德半岛)相望，最近处只有3.3 km。威廉王岛于1830年被指挥官詹姆斯.罗斯（James Ross）发现，以当时在位的英国君主威廉四世的名字命名。行政区划上，威廉王岛隶属于加拿大努纳武特（Nunavut）地区。它的地理位置为：69°54′22″N - 68°27′12″N，99°32′48″W - 95°09′25″W。威廉王岛总面积13259.59 km²，海岸线总长1555.35 km。岛屿地势平坦，表面散布着无数的小湖。位于岛屿东南侧的约阿港（Gjoa Haven）是岛上最主要的居民点。在约阿港东北，有一机场。该数据集是基于Google Earth遥感影像全球多尺度海陆（岛）岸线数据集（2015），结合加拿大相关地图完成。数据集由24个数据文件组成，以.kmz和.shp数据格式存储，数据量2.98 MB（压缩成3个数据文件，数据量2.06 MB）。
国家对地观测科学数据中心 收录
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
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（1901-2023）
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1901.1-2023.12。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
全国 1∶200 000 数字地质图（公开版）空间数据库
As the only one of its kind, China National Digital Geological Map (Public Version at 1∶200 000 scale) Spatial Database (CNDGM-PVSD) is based on China' s former nationwide measured results of regional geological survey at 1∶200 000 scale, and is also one of the nationwide basic geosciences spatial databases jointly accomplished by multiple organizations of China. Spatially, it embraces 1 163 geological map-sheets (at scale 1: 200 000) in both formats of MapGIS and ArcGIS, covering 72% of China's whole territory with a total data volume of 90 GB. Its main sources is from 1∶200 000 regional geological survey reports, geological maps, and mineral resources maps with an original time span from mid-1950s to early 1990s. Approved by the State's related agencies, it meets all the related technical qualification requirements and standards issued by China Geological Survey in data integrity, logic consistency, location acc racy, attribution fineness, and collation precision, and is hence of excellent and reliable quality. The CNDGM-PVSD is an important component of China' s national spatial database categories, serving as a spatial digital platform for the information construction of the State's national economy, and providing informationbackbones to the national and provincial economic planning, geohazard monitoring, geological survey, mineral resources exploration as well as macro decision-making.
DataCite Commons 收录
中国1km分辨率逐月NDVI数据集（2001-2023年）
中国1km分辨率逐月NDVI数据集（2001-2023年）根据MODIS MOD13A2数据进行月度最大值合成、镶嵌和裁剪后制作而成，包含多个TIF文件，每个TIF文件对应该月最大值NDVI数据，文件以时间命名。数据值域改为-0.2~1，不再需要除以一万，另外范围扩大到中国及周边地区，可以自行裁剪。数据分为两个文件夹，MVC文件夹中为MOD13A2 NDVI逐月最大值合成结果，mod1k_SGfilter为MVC中数据S-G滤波后的结果。
国家地球系统科学数据中心 收录