西非埃博拉疫情人畜共患起源调查数据

该数据集来自 Dryad,对应一项关于西非埃博拉疫情人畜共患起源的研究。研究通过野生动物调查、访谈以及蝙蝠与环境样本的分子分析,追溯疫情起源

DryadDryad
dryad
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表格BatPteropodidaepresentMolossidaeEbolazoonosisMops condylurus
Data from: Investigating the zoonotic origin of the West African Ebola epidemic

基本信息

模态
表格
大小
0.301108041 GB
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

西非埃博拉疫情人畜共患起源调查数据

Data from: Investigating the zoonotic origin of the West African Ebola epidemic

该数据集来自 Dryad,对应一项关于西非埃博拉疫情人畜共患起源的研究。研究通过野生动物调查、访谈以及蝙蝠与环境样本的分子分析,追溯疫情起源。结果显示未发现大型野生动物同期暴发的证据,当地接触果蝠较常见,指示病例可能因在藏有食虫游离尾蝠(Mops condylurus)群落的空心树中玩耍而感染。该数据可用于探讨埃博拉病毒潜在来源、蝙蝠宿主范围及人畜共患传播风险(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2015。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):西非发生的严重埃博拉病毒病疫情源于一次向几内亚梅利安杜一名2岁男童的单次人畜共患传播事件。我们通过野生动物调查、访谈以及蝙蝠和环境样本的分子分析,调查了此次疫情的人畜共患起源。我们未发现大型野生动物同期暴发的证据。该地区接触果蝠很常见,但指示病例可能因在藏有食虫游离尾蝠(Mops condylurus)群落的空心树中玩耍而感染。该科蝙蝠此前曾被讨论为埃博拉病毒暴发的潜在来源,实验数据表明该物种可在实验感染后存活。这些分析将可能的埃博拉病毒来源范围扩大到食虫蝙蝠,并重申了更广泛采样努力的重要性,以

【主题与分类】

主题标签:Bat、Pteropodidae、present、Molossidae、Ebola、zoonosis、Mops condylurus。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.gq567

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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    • OpenDataLab: 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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 301.1 MB。

数据说明

西非发生的严重埃博拉病毒病疫情源于一次人畜共患传播事件,感染者是几内亚梅利安杜的一名2岁男孩。我们通过野生动物调查、访谈以及对蝙蝠和环境样本的分子分析,调查了此次疫情的人畜共患起源。我们未发现大型野生动物中同时暴发疫情的证据。该地区接触果蝠很常见,但指示病例可能是在一棵空心树中玩耍时感染的,那棵树栖息着一群食虫游离尾蝠(Mops condylurus)。此前曾讨论过该科蝙蝠可能是埃博拉病毒暴发的潜在来源,实验数据也表明该物种能在实验感染后存活。这些分析将可能的埃博拉病毒来源范围扩大到食虫蝙蝠,并重申了更广泛采样工作对理解埃博拉病毒生态学的重要性。

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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