cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.5281/zenodo.7694209
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.<br> Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.5281/zenodo.7768914
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.<br> Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.5281/zenodo.7776579
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.<br> Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.5281/zenodo.8278250
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.<br> Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.5281/zenodo.8350789
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.<br> Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.5281/zenodo.8415744
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.<br> Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.5281/zenodo.13901641
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.
Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.5281/zenodo.14053810
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.
Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.5281/zenodo.15515514
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.
Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.5281/zenodo.5555458
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland' werden die aktuellen Zahlen der, nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten, hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.
DOI: 10.5281/zenodo.7141375
title: COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland

description: Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt.<br> Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzidenz um eine Schätzung der zu erwartenden Anzahl an verzögert berichteten Hospitalisierungen ergänzt. Neben den Daten der gemeldeten COVID-19-Hospitalisierungen auf Bundes- und Länderebene wird daher ein Nowcasting der Anzahl hospitalisierter Fälle und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz auf Bundesebene durchgeführt. Ziel ist die Schätzung der Anzahl von hospitalisierten COVID-19-Fällen mit Meldedatum innerhalb der sieben vorhergehenden Tage - inklusive der noch nicht an das RKI berichteten Hospitalisierungen. Aufbauend auf dem Nowcasting wird eine Schätzung der adjustierten 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz durchgeführt.
DOI: 10.15468/dl.47dmkp
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 255018 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Plantae",
 "HasCoordinate is TRUE",
 "BasisOfRecord is Human Observation",
 "Geometry POLYGON ((-87.48557746501287 44.5804944850974, -87.69521000692355 44.75035286202149, -87.94010909091412 44.531163636887335, -88.09575132616105 44.55605604899282, -88.66287533943968 44.23581653583071, -88.85328717657126 44.273623233209925, -89.17488855226202 43.98004042937439, -89.09337419298762 43.75429593968676, -89.48735227075251 43.646451448407845, -89.62126728757555 43.50910759925785, -89.49679384597646 43.482070300284654, -89.6875411311273 43.40573779728103, -89.53613871797188 43.32399385619422, -89.60262926040082 43.068694244334516, -89.54388046935443 42.82482461030953, -89.6405325765464 42.63016584673185, -89.95315010526839 42.42666653794325, -89.65906034350188 42.41373630830936, -89.46941407687942 42.27546996104988, -89.02179315939036 42.44150847045376, -89.05549973634878 42.18007622385913, -88.55665526461713 42.48912148391414, -88.32473190994273 42.06956177922304, -87.98686249626525 42.19188155029917, -87.85879326365675 42.36354078776798, -88.06077779243708 42.69599207534452, -87.97622122047001 42.8063889732355, -87.80709672832468 42.81842197124157, -87.91174545539252 43.25135454642353, -87.70297272743991 43.68613636418832, -87.71904545454646 43.93778181796005, -87.51169090930817 44.195827271623926, -87.48557746501287 44.5804944850974))"
 ]
}

 The dataset includes 255018 records from 11 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0035368-250525065834625/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.2g39ch
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 56 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Ptychadena oxyrhynchus (Smith, 1849)",
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "BasisOfRecord is one of (Specimen, Living Specimen, Observation, Human Observation, Machine Observation, Material sample, Literature Occurrence, Material citation, Occurrence evidence)",
 "Geometry POLYGON ((32.064 -28.9416,32.4847 -28.5786,30.5701 -28.5786,30.5701 -30.7329,30.6252 -30.6659,31.4179 -29.4257,31.8178 -29.0299,32.064 -28.9416))"
 ]
}

 The dataset includes 56 records from 9 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0035377-250525065834625/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.vu638x
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 32437 records in GBIF matching the query:
SELECT
 kingdom,
 kingdomkey,
 phylum,
 phylumkey,
 class,
 classkey,
 "order",
 orderkey,
 family,
 familykey,
 genus,
 genuskey,
 species,
 specieskey,
 "year",
 IF(ISNULL(kingdomkey), NULL, SUM(COUNT(*)) OVER (
 PARTITION BY kingdomkey, "year")) kingdomcount,
 IF(ISNULL(phylumkey), NULL, SUM(COUNT(*)) OVER (
 PARTITION BY phylumkey, "year")) phylumcount,
 IF(ISNULL(classkey), NULL, SUM(COUNT(*)) OVER (
 PARTITION BY classkey, "year")) classcount,
 IF(ISNULL(orderkey), NULL, SUM(COUNT(*)) OVER (
 PARTITION BY orderkey, "year")) ordercount,
 IF(ISNULL(familykey), NULL, SUM(COUNT(*)) OVER (
 PARTITION BY familykey, "year")) familycount,
 IF(ISNULL(genuskey), NULL, SUM(COUNT(*)) OVER (
 PARTITION BY genuskey, "year")) genuscount,
 COUNT(*) occurrences,
 MIN(GBIF_TEMPORALUNCERTAINTY(eventdate, eventtime)) mintemporaluncertainty,
 MIN(COALESCE(coordinateuncertaintyinmeters, 1000)) mincoordinateuncertaintyinmeters
FROM
 occurrence
WHERE
 occurrence.continent = 'AFRICA'
 AND occurrence.countrycode = 'ZW'
 AND occurrence.occurrencestatus = 'PRESENT'
 AND (occurrence."year" &gt;= 2000 AND occurrence."year" &lt;= 2025)
 AND occurrence.hasgeospatialissues = FALSE
 AND NOT GBIF_STRINGARRAYCONTAINS(occurrence.issue, 'TAXON_MATCH_FUZZY', TRUE)
 AND (occurrence.distancefromcentroidinmeters &gt;= 2000.0 OR occurrence.distancefromcentroidinmeters IS NULL)
 AND NOT occurrence.basisofrecord IN ('FOSSIL_SPECIMEN', 'LIVING_SPECIMEN')
 AND (occurrence.specieskey IS NOT NULL AND occurrence."year" IS NOT NULL)
GROUP BY
 occurrence.kingdom,
 occurrence.kingdomkey,
 occurrence.phylum,
 occurrence.phylumkey,
 occurrence.class,
 occurrence.classkey,
 occurrence."order",
 occurrence.orderkey,
 occurrence.family,
 occurrence.familykey,
 occurrence.genus,
 occurrence.genuskey,
 occurrence.species,
 occurrence.specieskey,
 occurrence."year"

 The dataset's 32437 records were derived from 122 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0035363-250525065834625/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.8wfqhw
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 61 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "BasisOfRecord is one of (Human Observation, Specimen)",
 "Country is one of (Mexico, United States of America, Guatemala, Belize, Nicaragua, El Salvador, Costa Rica, Honduras, Canada, Panama)",
 "OccurrenceStatus is Present",
 "TaxonKey is Apera spica-venti (L.) P.Beauv.",
 "Year 1900-2025"
 ]
}

 The dataset includes 61 records from 28 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0035378-250525065834625/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.7z35a4
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 121 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Ptychadena oxyrhynchus (Smith, 1849)",
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "BasisOfRecord is one of (Specimen, Living Specimen, Observation, Human Observation, Machine Observation, Material sample, Literature Occurrence, Material citation, Occurrence evidence)",
 "Geometry POLYGON ((35.5808 -24.13,35.5909 -24.0715,30.5701 -24.0715,30.5701 -28.5786,32.4847 -28.5786,32.55 -28.5222,33.0346 -26.8668,32.9741 -26.7838,33.0415 -26.059,32.9304 -26.0011,32.7994 -26.1281,32.6834 -26.0015,32.813 -25.8728,32.8513 -25.7166,33.3048 -25.3731,35.1489 -24.6699,35.5808 -24.13))"
 ]
}

 The dataset includes 121 records from 9 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0035379-250525065834625/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.5281/zenodo.15020662
title: FIGMA Dataset

description: This dataset contains image-text pairs used for training a text-to-image generation model.
DOI: 10.5281/zenodo.15020663
title: FIGMA Dataset

description: This dataset contains image-text pairs used for training a text-to-image generation model.
DOI: 10.5281/zenodo.15628618
title: FIGMA Dataset

description: This dataset contains image-text pairs used for training a text-to-image generation model.
DOI: 10.15468/dl.wv682y
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 0 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Plantae",
 "HasCoordinate is TRUE",
 "BasisOfRecord is Human Observation",
 "Geometry POLYGON ((-82.43486363671418 42.413172727029995, -82.43030000033166 42.436136363902655, -82.43742727290774 42.437627272982944, -82.43486363671418 42.413172727029995))"
 ]
}

 The dataset includes 0 records from 0 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0035381-250525065834625/datasets/export for details.
DOI: 10.6084/m9.figshare.29289068
title: Supplementary Table S1: RT-qPCR Primers

description: RT-qPCR Primers associated with Windley et al. (2025). 'NEDD4 Promotes Sertoli Cell Proliferation and Adult Leydig Cell Differentiation in the Murine Testis'.
DOI: 10.6084/m9.figshare.29289068.v1
title: Supplementary Table S1: RT-qPCR Primers

description: RT-qPCR Primers associated with Windley et al. (2025). 'NEDD4 Promotes Sertoli Cell Proliferation and Adult Leydig Cell Differentiation in the Murine Testis'.
DOI: 10.5281/zenodo.15637256
title: Supplemental Tables Coupled lithospheric, topographic, and environmental changes driven by the flat subduction of the Paleo-Pacific plate

description: Supplementary Table 1. The location, chronological, geochemical, and isotopic data for the compiled PPP subduction-related igneous rocks from the ESCB.

Supplementary Table 2. Zircon U-Pb data of the gabbroic-diorite from Well NK-1, southern South China Sea.

Supplementary Table 3. Apatite U-Pb data of the gabbroic-diorite from Well NK-1, southern South China Sea.

Supplementary Table 4. Zircon Hf isotopic compositions of the PPP subduction-related felsic rocks from the ESCB..

Supplementary Table 5. Whole-rock major (wt.%), trace (ppm) elements and Sr-Nd isotope data for the gabbroic-diorites from Well NK-1, Southern South China Sea and the PPP subduction-related Late Permian-Triassic arc-like mafic rocks.
DOI: 10.5281/zenodo.15637257
title: Supplemental Tables Coupled lithospheric, topographic, and environmental changes driven by the flat subduction of the Paleo-Pacific plate

description: Supplementary Table 1. The location, chronological, geochemical, and isotopic data for the compiled PPP subduction-related igneous rocks from the ESCB.

Supplementary Table 2. Zircon U-Pb data of the gabbroic-diorite from Well NK-1, southern South China Sea.

Supplementary Table 3. Apatite U-Pb data of the gabbroic-diorite from Well NK-1, southern South China Sea.

Supplementary Table 4. Zircon Hf isotopic compositions of the PPP subduction-related felsic rocks from the ESCB..

Supplementary Table 5. Whole-rock major (wt.%), trace (ppm) elements and Sr-Nd isotope data for the gabbroic-diorites from Well NK-1, Southern South China Sea and the PPP subduction-related Late Permian-Triassic arc-like mafic rocks.
DOI: 10.15468/dl.fgdhnv
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 4823 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Cladonia rangiferina (L.) Weber ex F.H.Wigg.",
 "Country is Norway"
 ]
}

 The dataset includes 4823 records from 41 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0035383-250525065834625/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.6084/m9.figshare.28159427
title: Mapping evolutionary paradigm of bovine viral diarrhea virus Npro associated with different organizations of nucleotide

description: 牛病毒性腹泻病毒 （BVDV） 的非结构蛋白 （Npro） 是一种关键的毒力因子，可损害宿主的抗病毒免疫反应并促进病毒产生。本研究为理解不同的选择压力如何影响 BVDV Npro 中核苷酸对、同义密码子和环境依赖性密码子偏差 （CDCB） 的形成奠定了基础。与其他基因型相比，BVDV 基因型 1 表现出更多的亚基因型，但其在 Npro 中的总体核苷酸使用偏倚更强。在 Npro 中，某些二核苷酸，特别是 CpG 和 UpA，被显著抑制，而 UpG 在所有基因型中被高频率选择。BVDV Npro 编码序列在同义密码子使用中表现出明显的偏差，并具有区分基因型的遗传能力。与 BVDV 基因分型相关的单核苷酸和同义密码子用法不同，尽管由于 Npro 编码序列中的高突变率，核苷酸对用法和 CDCB 差异很大，但这两种核苷酸结构表现出超越基因型特异性模型的独特进化范式。除了病毒基因组中高突变率带来的核苷酸组成限制外，翻译选择和宿主免疫反应产生的自然选择压力也显着影响 BVDV Npro 编码序列中各种核苷酸结构的形成。通过分析与 Npro 编码序列中不同核苷酸结构相关的遗传特征，核苷酸对、同义密码子和 CDCB 的不同库可能为 BVDV 突变体提供充足的直接适应和驱逐机会，从而克服宿主强大的免疫防御。牛病毒性腹泻病毒 （BVDV） 的非结构蛋白 （Npro） 是一种重要的毒力因子，可损害宿主的抗病毒免疫反应并促进病毒产生。<br>
DOI: 10.6084/m9.figshare.28159427.v3
title: Mapping evolutionary paradigm of bovine viral diarrhea virus Npro associated with different organizations of nucleotide

description: 牛病毒性腹泻病毒 （BVDV） 的非结构蛋白 （Npro） 是一种关键的毒力因子，可损害宿主的抗病毒免疫反应并促进病毒产生。本研究为理解不同的选择压力如何影响 BVDV Npro 中核苷酸对、同义密码子和环境依赖性密码子偏差 （CDCB） 的形成奠定了基础。与其他基因型相比，BVDV 基因型 1 表现出更多的亚基因型，但其在 Npro 中的总体核苷酸使用偏倚更强。在 Npro 中，某些二核苷酸，特别是 CpG 和 UpA，被显著抑制，而 UpG 在所有基因型中被高频率选择。BVDV Npro 编码序列在同义密码子使用中表现出明显的偏差，并具有区分基因型的遗传能力。与 BVDV 基因分型相关的单核苷酸和同义密码子用法不同，尽管由于 Npro 编码序列中的高突变率，核苷酸对用法和 CDCB 差异很大，但这两种核苷酸结构表现出超越基因型特异性模型的独特进化范式。除了病毒基因组中高突变率带来的核苷酸组成限制外，翻译选择和宿主免疫反应产生的自然选择压力也显着影响 BVDV Npro 编码序列中各种核苷酸结构的形成。通过分析与 Npro 编码序列中不同核苷酸结构相关的遗传特征，核苷酸对、同义密码子和 CDCB 的不同库可能为 BVDV 突变体提供充足的直接适应和驱逐机会，从而克服宿主强大的免疫防御。牛病毒性腹泻病毒 （BVDV） 的非结构蛋白 （Npro） 是一种重要的毒力因子，可损害宿主的抗病毒免疫反应并促进病毒产生。<br>