雄性激素预测雌性猫鼬的寄生现象:对经典权衡的新视角
该数据集来自 search.dataone.org,围绕雄性激素预测雌性猫鼬(Suricata suricatta)寄生现象的研究主题,涉及雄性激素、睾酮、雄性化、哺乳动物健康、生态免疫学与寄生虫(蠕虫)等关键词

基本信息
资源简介
雄性激素预测雌性猫鼬的寄生现象:对经典权衡的新视角
Androgens predict parasitism in female meerkats: a new perspective on a classic trade-off
该数据集来自 search.dataone.org,围绕雄性激素预测雌性猫鼬(Suricata suricatta)寄生现象的研究主题,涉及雄性激素、睾酮、雄性化、哺乳动物健康、生态免疫学与寄生虫(蠕虫)等关键词。数据可用于探讨雌性社会优势、雌雌竞争与雄性激素水平对健康与适合度的影响,支持生态免疫学与行为内分泌学相关分析(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):免疫能力 handicap 假说认为,雄性体内的雄激素可能是一把“双刃剑”,在积极促进繁殖成功的同时,也对健康产生负面影响。由于雌性体内也可能存在大量雄激素,且雌性个体间雄激素水平差异显著,尤其是在雌性对社会地位高于雄性、或雌雌竞争激烈的物种中,雄激素也可能在调节雌性健康与适合度方面发挥作用。我们在猫鼬(Suricata suricatta)中检验了这一假说。猫鼬是一种合作繁殖的社会性食肉动物,其特征是雌性通过攻击行为获得社会优势地位,且繁殖偏斜与等级高度相关。优势雌性比从属雌性具有更高的雄激素浓度和更大的寄生虫负荷,但同期雄激素浓度之间的关系(源站描述在此处截断)
【主题与分类】
主题标签:Meerkats、testosterone、masculinisation、Androgens、mammal、health、ecoimmunology、helminth、Suricata suricatta、ecological immunology。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ac9c3edfa87c574877bc3cc6ee84a268524364e3edf683648168482655b57be3e
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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
免疫能力 handicap 假说认为,雄性体内的雄激素可能是一把“双刃剑”,既能积极促进繁殖成功,又会对健康产生负面影响。由于雌性体内也可能存在相当浓度的雄激素,且雌性个体间雄激素水平存在显著差异,尤其是在雌性对社会地位高于雄性或雌性间竞争激烈的物种中,雄激素或许也在调节雌性健康与适合度方面发挥作用。我们在猫鼬(Suricata suricatta)中检验了这一假说。猫鼬是一种合作繁殖的社会性食肉动物,其特征是雌性通过攻击行为确立对社会地位的支配,且繁殖偏倚与等级密切相关。优势雌性不仅雄激素浓度高于从属雌性,其寄生虫负荷也更重,但同期雄激素浓度与寄生虫负荷之间的关系尚不清楚。
我们发现,雌性的粪便雄激素浓度能够可靠地预测其同时期的体内寄生虫感染状态,且不受其社会地位的影响:寄生虫物种丰富度以及螺旋目线虫、Oxynema suricattae、Pseudandrya suricattae和球虫的感染程度均随雄激素浓度升高而增加。基于胃肠道寄生虫负荷,雌性似乎经历着与许多物种的雄性相同的雄激素升高成本与收益权衡。这种权衡可能代表了性选择在雌性中运作所产生的健康代价。
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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