加拿大东部驼鹿大型寄生虫感染率与强度变化及其与冬季蜱负荷的相互作用
该数据集来自 search.dataone.org,记录加拿大东部驼鹿体内外寄生虫的多样性、感染率、感染强度与分布,并关注冬季蜱负荷与多种寄生虫之间的相互作用

基本信息
资源简介
加拿大东部驼鹿大型寄生虫感染率与强度变化及其与冬季蜱负荷的相互作用
Variation in prevalence and intensity of macroparasites in moose and their interactions with winter tick load in eastern Canada
该数据集来自 search.dataone.org,记录加拿大东部驼鹿体内外寄生虫的多样性、感染率、感染强度与分布,并关注冬季蜱负荷与多种寄生虫之间的相互作用。数据覆盖魁北克南部驼鹿种群,涉及宿主密度、体况和气候条件等因素。可用于研究多重寄生虫感染的加性或协同效应、冬季蜱扩张对驼鹿健康的影响,以及寄生虫群落与宿主状态的关系分析(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):野生动物感染着种类繁多、数量庞大的寄生虫,这些寄生虫可影响其行为、生长、体况,并最终影响其生存。尽管寄生虫的不利影响以及宿主与寄生虫相互作用的机制通常已被充分研究,但多种寄生虫对宿主的加性或协同效应却知之甚少。加拿大东部的驼鹿种群感染着多种内寄生虫。近几十年来,由于驼鹿密度增加以及有利于冬季蜱存活的有利天气条件,冬季蜱(一种外寄生虫)对驼鹿的侵染强度有所上升。我们旨在记录加拿大魁北克南部驼鹿不同寄生虫物种的多样性、强度、感染率和分布。随后我们评估了潜在的相互
【主题与分类】
主题标签:Moose、Alces americanus、body condition、Dermacentor albipictus、Endoparasites、host density、polyparasitism、parasite prevalence、climatic conditions、parasite intensity。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A8ba1e5f4d69cc551216edfa67dcefa28c8b20458b00345f636aed4b521a5bfc7
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
野生动物感染着种类繁多且数量庞大的寄生虫,这些寄生虫可影响其行为、生长、身体状况,并最终影响其生存。尽管寄生虫的不利影响以及宿主与寄生虫相互作用机制通常已得到较为充分的研究,但关于多种寄生虫对宿主的累加或协同效应却知之甚少。加拿大东部的驼鹿种群感染着多种内寄生虫。近几十年来,由于驼鹿密度增加以及有利于冬蜱存活的有利天气条件,冬蜱(一种外寄生虫)对驼鹿的侵染强度有所上升。我们旨在记录加拿大魁北克省南部驼鹿不同寄生虫物种的多样性、强度、流行率和分布情况。随后,我们评估了冬蜱与驼鹿内寄生虫之间潜在的相互作用,并评估了同时……的影响。我们在2019年9月5日至11月19日运动狩猎季期间,对魁北克(加拿大)8个地区收获的驼鹿尸体(n = 174)进行了冬蜱计数。
我们通过在屠宰后立即计数三个身体部位(动物一侧的肩部、鬐甲和臀部)上的蜱幼虫来估算每头驼鹿的冬季蜱数量,每个部位沿四条间隔2 cm的10 cm垂直样带进行计数(共12条样带)(Sine et al. 2009)。我们以沿12条样带计数到的D. albipictus总数作为驼鹿冬季蜱负荷的指标用于统计分析。我们尽可能采集了被猎杀驼鹿的心脏(n = 99)、肺(n = 126)、脑(n = 95)、肝脏(n = 114)和远端肠道(n = 97),并将其冷冻保存至实验室分析。我们将采集的所有器官切成1厘米厚的切片。每张切片均在实验室中观察,以鉴定并计数各器官中存在的所有大型寄生虫。我们分离
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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