摘要：该数据集收录了2468张Heliconius erato和Heliconius melpomene蝴蝶标本照片，覆盖多态拟态复合群中的38个亚种。
数据集概述
该数据集收录了2468张Heliconius erato和Heliconius melpomene蝴蝶标本照片，覆盖多态拟态复合群中的38个亚种。研究利用深度卷积三元组网络学习蝴蝶整体表型的空间嵌入，从而量化不同物种及亚种之间的翅纹相似性，并检验穆勒氏拟态和协同进化理论。
数据结构与关键特征
数据集由蝴蝶标本图像压缩包和Table S2表格文件组成。图像文件名对应伦敦自然历史博物馆的标本编号，每只蝴蝶均包含背面和腹面视角照片；Excel表格提供亚种身份、分类信息、采集地点、经纬度及杂交状态等属性，其中约6%的标本无法恢复准确地理坐标，相应字段标记为空值。
应用价值与研究方向
该数据集适用于蝴蝶物种与亚种分类、翅纹表型识别、图像检索、深度表型空间嵌入、拟态趋同分析和进化生物学研究。研究人员可利用度量学习、三元组网络和聚类方法计算表型距离，并将视觉表型、地理分布和系统发育信息结合起来，研究跨物种共同拟态、翅纹特征交换及表型趋同规律。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-650
文件大小：40M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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