传染病传播机制实证接触网络复现数据
该数据集包含两项实证研究使用的边列表与感染时间序列文件。第一项为熊蜂蜂群(5-7只个体)的动态接触网络,边表示通过基于颜色的视频追踪软件记录的直接身体接触,并通过每日筛查个体粪便追踪 Crithidia bombi 感染进展,感染时间依据病原体在宿主肠道内的复制速率确定

基本信息
资源简介
传染病传播机制实证接触网络复现数据
Replication Data for: Revealing mechanisms of infectious disease transmission through empirical contact networks
该数据集包含两项实证研究使用的边列表与感染时间序列文件。第一项为熊蜂蜂群(5-7只个体)的动态接触网络,边表示通过基于颜色的视频追踪软件记录的直接身体接触,并通过每日筛查个体粪便追踪 Crithidia bombi 感染进展,感染时间依据病原体在宿主肠道内的复制速率确定。第二项监测共生细菌的传播。数据可用于传染病传播机制的网络流行病学分析(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究使用的两个实证数据集的边列表和感染时间序列文件。第一个数据集由熊蜂蜂群(5-7只个体)的动态网络组成,其中边表示使用基于颜色的视频追踪软件记录的直接身体接触。通过每日筛查个体粪便追踪 Crithidia bombi 在蜂群中的感染进展,感染时间利用 C. bombi 在其宿主肠道内复制速率的知识确定。除引用本数据集和文章外,请同时引用描述该数据的原始出版物:Otterstatter, Michael C., and James D. Thomson. "Contact networks and transmission of an intestinal pathogen in bumble bee (Bombus impatiens) colonies." Oecologia 154.2 (2007): 411-421。第二个数据集监测共生细菌的传播
【主题与分类】
主题标签:network epidemiology、wildlife disease、Medicine, Health and Life Sciences、INoDS。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%3A762f832ad37a68e8fe5dc2f4518be3a5e6b3917f7eb34c69cd5f968d55d4d432
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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
本研究使用的两个实证数据集的边列表和感染时间序列文件。第一个数据集由蜜蜂蜂群(5-7个个体)的动态网络组成,其中边表示通过基于颜色的视频跟踪软件记录的直接物理接触。通过每日筛查个体粪便来追踪Crithidia bombi在蜂群中的感染进展,感染时间则依据C. bombi在其宿主肠道内复制速率的知识来确定。除引用该数据集和文章外,还请引用描述该数据的原始出版物:Otterstatter, Michael C., and James D. Thomson. “Contact networks and transmission of an intestinal pathogen in bumble bee (Bombus impatiens) colonies.” Oecologia 154.2 (2007): 411-421. 第二个数据集监测共生细菌Salmonella enterica在澳大利亚睡蜥Tiliqua rugosa的两个独立野生种群中的传播。
这两个地点分别有43只和44只个体,代表了两个地点绝大多数所有常驻个体(即研究期间未遇到其他个体)。个体佩戴了GPS记录器,其位置在70天内每10分钟记录一次。每14天通过泄殖腔拭子对每只动物进行一次沙门氏菌感染监测。因此,该系统中的疾病数据无法确定每个个体感染的起始时间。边列表文件的列标题:请注意,边列表中的边是无向的(即边没有关联方向)。node1:参与互动的第一个个体的ID;node2:参与互动的第二个个体的ID;timestep:互动的时间步(以天为单位);weight_freq:该时间步内个体间互动的频率;weight_dur:个体间互动的持续时间(原文在此处中断)。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




