five

Data from: Characterizing and comparing phylogenetic trait data from their normalized Laplacian spectrum

收藏
Mendeley Data2024-04-12 更新2024-06-27 收录
下载链接:
https://datadryad.org/stash/dataset/doi:10.5061/dryad.6fh81vd
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Figure_Supplemental_1Measuring the effect of phylogenetic signal on splitter values.} (A) Boxplot of the splitter values for 100 randomized datasets (white) obtained for each of the ten datasets with two monophyletic clusters. Splitter values for the initial BM datasets with two clusters are shown in purple. Boxplot of 100 datasets simulated under a simple BM process with no clusters on a single tree (coral) is shown for comparison. (B) Boxplot of Blomberg’s $K$ for each randomized dataset (white); values for the initial BM datasets with two clusters are shown in purple. Boxplot of 100 datasets simulated under a simple BM process with no clusters on a single tree (coral) is shown for comparison.Figure_Supplemental_2Measuring the effect of erroneous trait data on spectral density profile summary statistics.} Spectral density profile summary statistics for data simulated under a BM process (coral) with introduced error for $10\%$ of tips with a sampling variance equal to one, two, and three times the standard error of the simulated BM data; and with a sampling variance equal to one times the standard error for $10, 20, 30, 100\%$ of tips. Spectral density profile summary statistics for data simulated on the same tree under an ACDC process ($\beta=1.5$) is also shown (cornflowerblue).Figure_Supplemental_3Clustering phylogenetic trait data using the spectral density profile of the nMGL on a non-ultrametric tree.} Hierarchical clustering of spectral density profiles and three-dimensional plotting of spectral density profile summary statistics for phylogenetic trait data simulated under AC (cornflower blue), BM (coral), and DC (sea green) models of trait evolution on a single (A) constant-rate, (C) increasing-rate, and (D) decreasing-rate birth-death tree without pruning extinct lineages. Tree is shown in inset. Asterisks denote bootstrap probabilities $>0.95$ at the split. (B) Silhouette widths for profiles comprising each trait model cluster simulated on the ultrametric or non-ultrametric tree (see Fig. 5A).Figure_Supplemental_4Effect of tree size on the nMGL. (A) Scatterplots and OLS regression slopes for spectral density profile summary statistics for trait data simulated under DC (sea green), BM (coral), and AC (cornflower blue) models on constant-rate birth-death trees with different numbers of tips. (B) Phylogenetic trait space for trait models simulated under AC, BM, and DC models on trees with different numbers of tips.
创建时间:
2023-06-28
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

Figshare

Figshare是一个在线数据共享平台,允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果,包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。

figshare.com 收录

ERIC (Education Resources Information Center)

ERIC (Education Resources Information Center) 是一个广泛的教育文献数据库,包含超过130万条记录,涵盖从1966年至今的教育研究、政策和实践。数据集内容包括教育相关的期刊文章、书籍、研究报告、会议论文、技术报告、政策文件等。

eric.ed.gov 收录

PU Dataset

德国帕德博恩大学(PU)轴承故障诊断数据集提供了丰富的轴承故障信号数据,包括内圈、外圈和滚动体故障等多种类型的轴承故障。与其他数据集相比,PU数据集的特色在于包含了大量的电机驱动系统故障数据,为轴承故障诊断研究提供了一个全面的实验平台。

github 收录

大学生运动和体质健康数据集(2014-2023)

《大学生运动与体质健康数据集(2014-2023)》涵盖了大学生群体在运动能力、基础身体形态、身体机能及身体素质等多个方面的关键基础数据。该数据集的采集时间跨度为2014年至2023年,样本采集自全国34个省级行政区域,共计123281名大学生参与,平均年龄为20.53岁。建立大学生运动和体质健康数据集可以准确把握学生体质健康的整体水平和变化趋势,了解大学生运动和体质健康状况,对指导个性化健康干预、优化体育教育资源配置、支持促进科学研究以及提高公众健康意识等均具有重要意义。

国家人口健康科学数据中心 收录

FACED

FACED数据集是由清华大学脑与智能实验室和智能技术与系统国家重点实验室共同创建,包含从123名参与者收集的32通道EEG信号,用于情感计算研究。数据集通过记录参与者观看28个情感诱发视频片段时的EEG信号构建,旨在通过EEG信号分析情感状态。创建过程中,数据经过标准化和统一预处理,设计了四个EEG分类任务。该数据集主要应用于情感识别和脑机接口领域,旨在解决情感计算中的分类问题,提高情感识别的准确性和效率。

arXiv 收录