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MOESM1 of Transcriptomic characterization of Caecomyces churrovis: a novel, non-rhizoid-forming lignocellulolytic anaerobic fungus|真菌生物学数据集|转录组学数据集

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Mendeley Data2024-06-25 更新2024-06-27 收录
真菌生物学
转录组学
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资源简介:
Additional file 1: Table S1. Alignment results for transcriptomes of A. robustus, N. californiae, and P. finnis [5]. Shown are # of transcripts (% of transcriptome) in the transcriptome of the fungus listed on the left side successfully aligned to the transcriptome of the fungus listed across the top row using blastn analysis. Table S2. Alignment of scaffoldin amino acid sequences from P. finnis [13] to the transcriptome of C. churrovis by tblastn identifies scaffoldin transcripts. Only results with an alignment E value of 0 are shown. Figure S1. ITS1 Phylogeny of Caecomyces strains shows C. churrovis is significantly different compared to other strains. ITS1 phylogeny of only Caecomyces fungal strains identified a clear separation of C. churrovis from other isolated strains. Figure S2. Full ITS Phylogeny confirms observations about C. churrovis. Phylogeny of ITS1-5.8S-ITS2 regions confirmed the observations that C. churrovis represents a new species in the Caecomyces genus. Figure S3. Catabolic pathways for biomass derived sugars were reconstructed using transcriptome annotations. Enzyme commission numbers and BLAST alignments were used to identify complete sugar pathways present in the transcriptome of C. churrovis. This analysis revealed catabolic routes for glucose, xylose, and fructose, but not mannose, sucrose, and arabinose. Catabolism of Îą-d-galactose was identified using BLAST annotations, but not EC numbers. Figure S4. The secretomes of anaerobic gut fungi display free enzymes and multi enzymes complexes (cellulosomes). The same amount of secreted proteins (determined by BCA assay) of P. finnis (F), N. californiae (G1), A. robustus (S4) and C. churrovis (C) were loaded on Native (A) and SDS (B) PAGE. While the Native PAGE (stained by silver staining) shows strong bands indicative of cellulosomes around 1200Â kDa, the SDS PAGE (stained by SYPRO Ruby) shows many bands in dissociated cellulosome complexes.
创建时间:
2023-06-28
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0(1951-2024)

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 74 年(1951~2024 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 74 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。

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HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。

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