美国中西部奶牛肉犊牛到达育犊场时的健康状况数据

该数据集来自美国中西部奶牛肉犊牛育犊场的横断面队列研究,记录了2024年2月至2025年1月间20个育犊场共1,436头约3-7日龄犊牛到达后6.4±7.2小时的临床健康评估与血清总蛋白(STP)检测结果,用于评估犊牛到达时的状况并识别与不良健康结局相关的因素

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蛋白质分类FOS: Animal and dairy scienceFOS: Veterinary sciencecalf healthsurplus calvesAnimal welfareblood metabolitesnon-replacement dairy calves
Data from: Condition of calves on arrival at dairy-beef calf-raising farms in the Midwestern US

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-14
版本
5

资源简介

美国中西部奶牛肉犊牛到达育犊场时的健康状况数据

该数据集来自美国中西部奶牛肉犊牛育犊场的横断面队列研究,记录了2024年2月至2025年1月间20个育犊场共1,436头约3-7日龄犊牛到达后6.4±7.2小时的临床健康评估与血清总蛋白(STP)检测结果,用于评估犊牛到达时的状况并识别与不良健康结局相关的因素。数据覆盖IN、OH、WI、IA四州,包含标准化评分和被动免疫转移失败(FTPI)指标,可用于犊牛健康风险分类、运输应激与免疫状态关联分析等研究(来源 doi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在美国,奶牛场出生的非替代犊牛通常在生命最初几天被出售,并经历多次运输事件,这增加了它们进入奶牛肉产业时患病的风险。本横断面队列研究的目标是评估美国中西部奶牛肉犊牛到达育犊场时的状况,并识别与不良健康结局相关的因素。2024年2月至2025年1月,在IN、OH、WI和IA的20个奶牛肉犊牛育犊场(每场n=72头犊牛)中,于到达后6.4±7.2小时入组了1,436头犊牛(约3-7日龄)。采用标准化评分系统进行临床健康评估,并从每头犊牛采集血样以测量血清总蛋白(STP),作为被动免疫转移失败(FTPI)的指标。在部分农场(n=11)中,立即进行……

【主题与分类】

主题标签:calf health、surplus calves、Animal welfare、blood metabolites、non-replacement dairy calves。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://doi.org/10.5061/dryad.3ffbg79z9

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

在美国,奶牛场出生的非替代犊牛通常在出生后最初几天内即被出售,并经历多次运输,这增加了它们进入奶牛肉牛产业环节时患病的风险。本横断面队列研究的目标是评估美国中西部犊牛培育场接收的奶牛肉牛犊牛的状况,并识别与不良健康结局相关的因素。2024年2月至2025年1月期间,在抵达印第安纳州、俄亥俄州、威斯康星州和爱荷华州20个奶牛肉牛犊牛培育场后6.4 ± 7.2小时,共纳入1,436头犊牛(约3-7日龄)(每场n = 72头犊牛)。采用标准化评分系统进行临床健康评估,并从每头犊牛采集血样以测定血清总蛋白(STP),作为被动免疫转移失败(FTPI)的指标。在抵达后可立即采血的部分农场(n = 11)中,进一步对每场目标30头犊牛(n = 327)进行血液生化分析。变量根据临床相关切点进行二分类处理。

鉴于农场内存在聚集性,计算了健康状况不佳和血液生化结果患病率估计值的95% CI,并将农场指定为聚集变量。到达时,48.3%(95% CI:45.7-51.0%)的犊牛患有腹泻,35.8%(33.3-38.3%)存在脱水,22.0%(19.9-24.2%)有脐部炎症,18.7%(16.7-20.8%)表现为精神沉郁。77%(70.6-83.4%)的犊牛至少有一项健康状况不佳的结果,40.0%(33.9-46.2%)有两项或更多。血液生化分析表明,21.6%(19.4-23.7%;截断值 STP < 5.1 g/dL)的犊牛存在FTPI,48.3%(29.0-67.6%;葡萄糖 < 80 mg/dL)存在低血糖,27.6%(15.3-39.8%;NEFA > 0.72 mmol/L)存在血清NEFA升高。与直接从奶牛场运来的犊牛相比,来自犊牛经销商的犊牛更可能发生FTPI。被动免疫成功转移的犊牛发生腹泻或低

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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