five

Data from: Genome- and transcriptome-assisted development of nuclear insertion/deletion markers for Calanus species (Copepoda: Calanoida) identification

收藏
DataONE2014-02-20 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:
Copepods of the genus Calanus are key zooplankton species in temperate to arctic marine ecosystems. Despite their ecological importance, species identification remains challenging. Furthermore, the recent report of hybrids among Calanus species highlights the need for diagnostic nuclear markers in order to efficiently identify parental species and hybrids. Using Next Generation Sequencing analysis of both the genome and transcriptome from two sibling species, C. finmarchichus and C. glacialis, we developed a panel of 12 nuclear insertion/deletion markers. All the markers showed species specific amplicon length. Furthermore most of the markers were successfully amplified in other Calanus species allowing the molecular identification of C. helgolandicus, C hyperboreus and C. marshallae.
创建时间:
2014-02-20
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

中国农村金融统计数据

该数据集包含了中国农村金融的统计信息,涵盖了农村金融机构的数量、贷款余额、存款余额、金融服务覆盖率等关键指标。数据按年度和地区分类,提供了详细的农村金融发展状况。

www.pbc.gov.cn 收录

COCA (Corpus of Contemporary American English)

COCA是一个包含超过5.2亿词的英语语料库,涵盖了从1990年至今的文本。它包括口语、小说、流行杂志、报纸和学术文章五种文体,旨在反映当代美国英语的使用情况。

www.english-corpora.org 收录

福建省龙岩市长汀县2002年森林分类经营图

该数据为福建省龙岩市长汀县2002年森林分类经营图,数据为矢量数据,包括行政单元、行政代码、类型、类型代码、标准类型、标准类型代码等属性字段,该数据为森林资源清查、规划设计等提供数据支撑服务。

国家林业和草原科学数据中心 收录

OpenML-CC18

我们提倡使用经过整理的、全面的机器学习数据集基准测试套件,以标准化的基于 OpenML 的接口和用 Python、Java 和 R 编写的互补软件工具包为后盾。我们展示了如何使用标准化的基于 OpenML 的基准测试套件轻松执行全面的基准测试研究以及用 Python、Java 和 R 编写的互补软件工具包。 OpenML 基准测试套件的主要显着特点是 (i) 通过标准化数据格式、API 和现有客户端库易于使用; (ii) 关于套件内容的机器可读元信息; (iii) 在线共享结果,实现大规模比较。作为第一个这样的套件,我们提出了 OpenML-CC18,这是一个机器学习基准套件,包含 72 个分类数据集,从 OpenML 上的数千个数据集中精心策划。纳入标准是: * 密集数据集独立观察的分类任务 * 类数 >= 2,每个类至少有 20 个观察和少数类与多数类的比例必须超过 5% * 500 <= 观察数 <= 100000 * one-hot-encoding 后的特征数量 < 5000 * 没有人工数据集 * 没有更大数据集的子集,也没有其他数据集的二值化 * 没有可以通过使用单个特征或使用简单的决策树来完全预测的数据集* 来源或参考可用 如果您使用此基准测试套件,请引用:Bernd Bischl、Giuseppe Casalicchio、Matthias Feurer、Frank Hutter、Michel Lang、Rafael G. Mantovani、Jan N. van Rijn 和 Joaquin Vanschoren。 “OpenML 基准测试套件”arXiv:1708.03731v2 [stats.ML] (2019)。 @article{oml-benchmarking-suites, title={OpenML Benchmarking Suites}, author={Bernd Bischl and Giuseppe Casalicchio and Matthias Feurer and Frank Hutter and Michel Lang and Rafael G. Mantovani and Jan N. van Rijn and Joaquin Vanschoren},年={2019},日记={arXiv:1708.03731v2 [stat.ML]} }

OpenDataLab 收录

Tara Oceans

Tara Oceans数据集包含了全球海洋微生物的宏基因组和宏转录组数据,涵盖了从极地到热带的多个海洋生态系统。数据包括微生物的DNA和RNA序列,以及相关的环境元数据。

www.ebi.ac.uk 收录