赞比亚多价细菌性鱼类疫苗递送方式开发与调查数据

该数据集来自 search.dataone.org,记录了赞比亚 Siavonga 地区 Lake Kariba 的鱼类采样与疾病观察信息

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表格分类Medicine, Health and Life Sciences疫苗编码
Development and Investigation of Delivery Mode of a Multivalent Bacterial Fish Vaccine in Zambia Data

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
许可
http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

赞比亚多价细菌性鱼类疫苗递送方式开发与调查数据

Development and Investigation of Delivery Mode of a Multivalent Bacterial Fish Vaccine in Zambia Data

该数据集来自 search.dataone.org,记录了赞比亚 Siavonga 地区 Lake Kariba 的鱼类采样与疾病观察信息。研究识别了 11 个养殖场,收集养殖场数量与鱼样本数量,并记录采样季节及每次采样的水质参数。数据覆盖为期一年的冷季、热季和雨季,主要目的是采集病鱼并记录观察到的临床体征,依据可见临床体征区分病鱼。数据可用于鱼类疫苗相关研究及鱼类疾病临床体征分析(来源 DataONE,http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该研究通过识别 11 个养殖场业主启动,其单元被划分为养殖场。在此活动中,收集的信息涉及养殖场数量和采集的鱼样本数量。数据采集自赞比亚南部省 Siavonga 地区 Lake Kariba(16.5323°S, 28.7111°E)。数据详细说明了采样季节时段及每次采样的水质参数。收集这些数据的主要目的是采集病鱼并记录观察到的病鱼临床体征。数据在为期一年的时间内生成,覆盖冷季(7 月至 8 月)、热季(9 月至 11 月)和雨季(12 月至 2 月)。可观察的疾病临床体征被用于将来自已识别养殖场和网箱的鱼区分为病鱼。受感染的鱼经过彻底检查,大体病变如鳃苍白、眼球突出、角膜

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。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%3A2ede46090dee3837bfd8a0e156c9370767d705985853633da3617cca0f0fcee5

使用许可:http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。

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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。

数据说明

本研究首先确定了11个养殖场主,其养殖单元被划分为独立养殖场。在此活动中,所收集的信息包括养殖场数量和采集的鱼类样本数。数据采集自赞比亚南部省西亚翁加区(南纬16.5323°,东经28.7111°)的卡里巴湖。数据详细记录了采样的季节时段及每次采样时的水质参数。收集这些数据的主要目的是采集病鱼并记录所观察到的病鱼临床症状。数据历时一年生成,涵盖冷季(7月至8月)、热季(9月至11月)和雨季(12月至2月)。利用可观察到的疾病临床症状,将来自已确定养殖场和网箱的鱼区分为病鱼。对受感染的鱼进行了彻底检查,并以鳃苍白、眼球突出、角膜混浊、腹部膨大、浅表溃疡、皮肤和鳍出血以及鳍侵蚀等肉眼病变作为目标特征,用网捞取鱼类。随后对捞取的鱼进行分析和样本采集。样本进行了细菌分离和细菌鉴定。

这些数据使我们得以了解观察到的临床体征以及与疾病相关的细菌。病理观察数据也与疾病和分离出的细菌相互关联。对分离出的细菌还进行了抗生素敏感性试验,以确定在鱼类中发现的细菌的抗菌谱特征,从而应对可能的食品安全问题。这些数据的局限性在于,一些与疾病相关的细菌未能生长或培养,因为它们可能无法在本研究使用的培养基上生长。

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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