来自Serengeti国家公园3个斑鬣狗群的野生斑鬣狗数据集

该数据集来自Serengeti国家公园3个斑鬣狗群的野生斑鬣狗,聚焦宿主与寄生虫相互作用中的免疫防御。研究将现有检测方法改造用于斑鬣狗粪便,通过ELISA定量粪便免疫球蛋白(总IgA、总IgG)和总粪便O-连接寡糖(黏蛋白),以测量胃肠道黏膜的先天性和适应性免疫反应

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基因组回归Parasitesimmune responsesnon-invasiveSpotted hyenasecoimmunologylongevityenergy trade-offs
Dataset of wild spotted hyenas from 3 clans in the Serengeti National Park

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

来自Serengeti国家公园3个斑鬣狗群的野生斑鬣狗数据集

Dataset of wild spotted hyenas from 3 clans in the Serengeti National Park

该数据集来自Serengeti国家公园3个斑鬣狗群的野生斑鬣狗,聚焦宿主与寄生虫相互作用中的免疫防御。研究将现有检测方法改造用于斑鬣狗粪便,通过ELISA定量粪便免疫球蛋白(总IgA、总IgG)和总粪便O-连接寡糖(黏蛋白),以测量胃肠道黏膜的先天性和适应性免疫反应。数据可用于分析钩虫(Ancylostoma)感染负荷、寄生虫丰富度、宿主年龄、性别、采样年份和族群成员身份对免疫指标的影响,服务于生态免疫学与能量权衡研究(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):宿主免疫防御是宿主-寄生虫相互作用的重要组成部分,影响感染结果,并且当增加对免疫反应的资源分配削弱其他基本生命过程时,可能对宿主产生适合度后果。目前,对大型自由放养野生哺乳动物中宿主-寄生虫相互作用的研究因缺乏经过验证的非侵入性检测方法而受到阻碍。我们成功地将现有检测方法改造用于测量斑鬣狗(Crocuta crocuta)粪便中胃肠道黏膜产生的先天性和适应性免疫反应,包括酶联免疫吸附测定(ELISAs),以定量粪便免疫球蛋白(总IgA、总IgG)和总粪便O-连接寡糖(黏蛋白)。我们研究了能量代价高昂的钩虫(Ancylostoma)感染负荷、寄生虫丰富度、宿主年龄、性别、采样年份和族群成员身份的影响

【主题与分类】

主题标签:Parasites、immune responses、non-invasive、Spotted hyenas、ecoimmunology、longevity、energy trade-offs。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%3Adae903123f46d069b4742dd3e2f7b910ea805584c4ccdc450e26777cc0f408a3

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    • 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。

数据说明

宿主免疫防御是宿主-寄生虫相互作用的重要组成部分,影响着感染的结果,并且当增加对免疫反应的资源分配削弱其他基本生命过程时,可能对宿主的适合度产生影响。目前,对大型自由放养野生哺乳动物宿主-寄生虫相互作用的研究因缺乏经过验证的非侵入性检测方法而受到阻碍。我们成功地将现有检测方法应用于测量斑鬣狗(Crocuta crocuta)粪便中胃肠道黏膜产生的先天性和适应性免疫反应,包括酶联免疫吸附测定(ELISAs),以量化粪便免疫球蛋白(总IgA、总IgG)和粪便总O-连接寡糖(黏蛋白)。我们研究了能量消耗大的钩虫(Ancylostoma)感染负荷、寄生虫丰富度、宿主年龄、性别、采样年份和氏族归属对免疫反应的影响,并探讨了生命早期对免疫反应的高投入是否影响……,用于生成该数据集的所有方法已在研究文章中详细描述。

,Age= 1:幼年;3:成年 Sex= 1:雄性;2:雌性 age = 采样时年龄 age_death = 死亡年龄 Rich_a = 除钩虫外存在的寄生虫类群数量 IMDSx = 免疫特征非度量多维标度(NMS)第x轴的样本得分 PMDSx = 寄生虫群落非度量多维标度(NMS)第x轴的样本得分

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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