以色列急性麻痹病毒感染对蜜蜂育雏行为的影响
该数据集来自 search.dataone.org,围绕以色列急性麻痹病毒(IAPV)感染对蜜蜂育雏行为的影响展开。研究通过设置0%、50%、100%蜜蜂实验感染的三种社会环境和混合组内暴露与未暴露个体的比较,检验育雏行为减少或升高的社会免疫假说

基本信息
资源简介
以色列急性麻痹病毒感染对蜜蜂育雏行为的影响
The effect of Israeli acute paralysis infection on honey bee brood care behavior
该数据集来自 search.dataone.org,围绕以色列急性麻痹病毒(IAPV)感染对蜜蜂育雏行为的影响展开。研究通过设置0%、50%、100%蜜蜂实验感染的三种社会环境和混合组内暴露与未暴露个体的比较,检验育雏行为减少或升高的社会免疫假说。数据可用于分析病毒感染下蜜蜂群体与个体层面的育雏行为变化,以及宿主操控与社会免疫相关研究(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):为了保护自身免受传染病的侵害,社会性昆虫利用社会免疫——行为、生理和组织手段来对抗疾病传播和严重程度。在蜜蜂蜂群中,幼虫被哺育蜂访问数千次,构成了病原体传播的绝佳环境。我们研究了在育雏护理中对以色列急性麻痹病毒(IAPV)感染的潜在社会免疫反应,检验了蜜蜂将以导致育雏护理减少的行为做出反应,或感染导致育雏护理升高作为病毒驱动的传播增加机制的假设。我们通过比较三种不同的社会环境来测试群体水平效应,其中0%、50%或100%的蜜蜂被实验性感染IAPV。我们通过比较混合环境中暴露的蜜蜂与未暴露的蜜蜂来研究个体水平效应。
【主题与分类】
主题标签:host manipulation、brood care、Honey bees、Apis mellifera、Behavior、Social immunity、IAPV。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%3A4764fbefe3ac227e252e872b18f736a0a03087a25e820b2edcf4437d0a45af0e
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
为了保护自身免受传染病的侵害,社会性昆虫利用社会免疫——行为、生理和组织手段来对抗疾病的传播和严重程度。在蜜蜂群体中,幼虫被保育蜂访问数千次,构成了病原体传播的理想环境。我们研究了在育雏护理中对以色列急性麻痹病毒(IAPV)感染可能的社会免疫反应,检验了蜜蜂将以减少育雏护理的行为作出反应,或感染导致育雏护理增加作为病毒驱动的传播增强机制的假设。我们通过比较三种不同的社会环境来测试群体水平效应,其中0%、50%或100%的蜜蜂被实验性感染IAPV。我们通过比较混合暴露处理组内暴露蜜蜂与未暴露蜜蜂来研究个体水平效应。我们未发现群体水平社会免疫反应的证据;然而……,蜜蜂要么被实验性感染以色列急性麻痹病毒(IAPV),要么接受对照溶液处理。每只蜜蜂都被涂上标记以进行个体行为追踪。
蜜蜂被分成每组10只,以创建三种不同的社会环境——0%的蜜蜂暴露于IAPV、100%的蜜蜂暴露于IAPV,以及50%的蜜蜂暴露于IAPV的混合处理组。蜜蜂被引入一只幼虫蜂王,此时对它们进行五分钟的观察。记录每只蜜蜂在蜂王巢房开口周围进行“外部触角接触”以及进入蜂王巢房内部(“插入”)等行为的事件次数和持续时间,同时记录访问蜂王巢房的独特访问者(“响应者”)数量,并对整个社会群体进行汇总。群体层面的反应通过除以行为测定区域中存活蜜蜂的数量进行标准化。蜜蜂体内的病毒滴度通过qPCR测量,干头部质量
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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