血液寄生虫、血液化学与美洲乌鸦雏鸟存活概率的关联

1. 许多研究利用禽类血孢子虫(Leucocytozoon、Plasmodium 和 Haemoproteus)来检验宿主-寄生虫协同进化的假说,但这些血液寄生虫对健康和存活后果的记录在不同研究间存在差异,关于其致病性的概括仍有争议

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基因组预测血液寄生虫血孢子虫美洲乌鸦雏鸟存活血液化学血液学参数急性感染
Links between blood parasites, blood chemistry, and the survival probability of nestling American crows

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

血液寄生虫、血液化学与美洲乌鸦雏鸟存活概率的关联

1. 许多研究利用禽类血孢子虫(Leucocytozoon、Plasmodium 和 Haemoproteus)来检验宿主-寄生虫协同进化的假说,但这些血液寄生虫对健康和存活后果的记录在不同研究间存在差异,关于其致病性的概括仍有争议

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【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):1. 许多研究利用禽类血孢子虫(Leucocytozoon、Plasmodium 和 Haemoproteus)来检验宿主-寄生虫协同进化的假说,但这些血液寄生虫对健康和存活后果的记录在不同研究间存在差异,关于其致病性的概括仍有争议。总体而言,血孢子虫的负面影响可能在幼鸟急性感染期间最为严重,然而大多数针对野生雀形目的既往研究考察的是成鸟的慢性效应。2. 在此,我们评估了美洲乌鸦(Corvus brachyrhynchos)雏鸟对急性感染(感染率和感染负荷)的反应,以及其短期和长期存活后果。3. 我们使用了一组九项血液学和生化参数,这些参数常用于评估家畜健康,包括白细胞分类、血细胞比容和血浆蛋白。我们评估

【主题与分类】

主题标签:血液寄生虫、血孢子虫、美洲乌鸦、雏鸟存活、血液化学、血液学参数、急性感染。本站分类:血液及造血器官疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A8fbc6c098707382e52a2444502e5e5b7f200a64eca9c8d8ac94161b079f3c0e5

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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数据说明

  1. 许多研究利用鸟类血孢子虫(白细胞虫属、疟原虫属和血变虫属)来检验宿主-寄生虫协同进化的假说,然而这些血液寄生虫对健康和生存影响的文献记录在不同研究间存在差异,关于其致病性的概括也存有争议。总体而言,血孢子虫的负面影响可能在幼鸟急性感染期间最为严重,但以往大多数针对野生雀形目鸟类的研究考察的是成鸟的慢性效应。2. 在此,我们评估了美洲乌鸦(Corvus brachyrhynchos)雏鸟对急性感染(感染率和感染负荷)的反应,以及其在短期和长期生存方面的后果。3. 我们采用了一套包含九项血液学和生化指标的检测组合,这些指标常用于评估家畜健康,包括白细胞分类计数、血细胞比容和血浆蛋白。我们在标记-重捕框架下评估了感染对生存的影响。4. 总体而言,56%的乌鸦(n = 321份样本)感染了三个属中至少一个属的寄生虫。

所有属的感染均与血浆蛋白和球蛋白升高相关,这可能提示适应性免疫应答。然而,仅疟原虫属感染与低红细胞压积(贫血)及较低的离巢成功率相关,这可能由低红细胞压积值对体况的负面影响所介导。此外,早期疟原虫属感染(<40日龄)具有长期生存影响:其与离巢后三年内较低的表观存活概率相关。5. 这些结果表明,幼鸦对全部三个属均产生了适应性免疫应答。然而,短期和长期病理效应仅在疟原虫属感染中表现明显。

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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