数据集概述
本数据集包含通过PhenoSelect系统采集的五种藻类在九十六种实验条件下的表型原始数据，以及用于计算表型组大小和Bootstrap统计比较的Python代码。核心数据为光合效率、生长速率、细胞大小等每日测量值，支持跨物种表型分析与不确定性评估。
文件详解
- 原始测量数据文件（.xlsx格式，共五个文件）：
- 分别对应五种藻类五天后的表型数据，如《Traits of Chlorella sorokiniana after 5 days.xlsx》，包含光合效率（Fv/Fm）、生长速率、细胞大小（或生物量）等原始测量字段
- 表型组大小计算数据文件：
- Phenome size calculation data file RAW trait values.csv：CSV格式，存储原始尺度的表型特征值
- Phenome size calculation data file NORMALISED trait values.csv：CSV格式，存储经归一化处理的表型特征值，用于跨物种比较
- 分析代码文件：
- Jupyter Notebook for Phenome size calculation.ipynb：Jupyter笔记本格式，包含计算三维凸包体积及一万次Bootstrap迭代评估不确定性的Python代码
适用场景
- 藻类生理学研究：分析不同实验条件下藻类光合效率、生长速率等表型特征的变化规律
- 表型组学分析：基于三维凸包体积计算多物种表型组大小，开展跨物种表型比较
- 统计方法应用：利用Bootstrap方法评估表型数据的不确定性，验证实验结果的可靠性
- 算法复现：基于提供的Python代码复现相关研究中的表型组大小计算流程
