潜水生理约束:界定白鲸应对栖息地退化改变觅食行为的能力

该数据集来自 search.dataone.org,用于描述白鲸出生后支持潜水的生理机能如何成熟。数据涵盖出生至成年白鲸的体重、血红蛋白含量(血液氧储存)和肌红蛋白含量(肌肉氧储存),并包含红细胞数、血红蛋白、血细胞比容、平均红细胞体积、平均细胞血红蛋白及平均细胞血红蛋白含量等血液学纵向测量

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Physiological Constraints to Diving: Defining the Capacity of Belugas to Alter Foraging Behaviors in Response to Habitat Degradation

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

潜水生理约束:界定白鲸应对栖息地退化改变觅食行为的能力

Physiological Constraints to Diving: Defining the Capacity of Belugas to Alter Foraging Behaviors in Response to Habitat Degradation

该数据集来自 search.dataone.org,用于描述白鲸出生后支持潜水的生理机能如何成熟。数据涵盖出生至成年白鲸的体重、血红蛋白含量(血液氧储存)和肌红蛋白含量(肌肉氧储存),并包含红细胞数、血红蛋白、血细胞比容、平均红细胞体积、平均细胞血红蛋白及平均细胞血红蛋白含量等血液学纵向测量。这些数据可用于量化年龄相关的形态与生理参数,支持确定年龄相关的有氧潜水极限(cADL),进而评估白鲸在冰下穿行和长时间深潜觅食的能力(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):收集这些数据是为了描述支持白鲸潜水的生理机能在出生后如何成熟。具体而言,测量了出生至成年白鲸的体重、血红蛋白含量(血液氧储存)和肌红蛋白含量(肌肉氧储存)。本研究的目的是量化年龄相关的形态参数(体重)和生理参数[血液(血红蛋白)和肌肉(肌红蛋白)中的氧储存],以支持确定年龄相关的有氧潜水极限(cADL)。cADL定义了年龄相关的在冰下穿行和长时间深潜以支持觅食活动的能力。从出生到成年的体重和血液学(红细胞数、血红蛋白、血细胞比容、平均红细胞体积、平均细胞血红蛋白和平均细胞血红蛋白含量)的长期纵向测量

【主题与分类】

主题标签:Delphinapterus leucas、white whale, Beluga, béluga、beluga whales、cetacean、North Pacific Research Board、diving、foraging、oxygen、development、cADL。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/10.24431_rw1k450_2020_6_12_192336

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    • 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

收集这些数据旨在描述支持白鲸潜水活动的生理机能在出生后如何发育成熟。具体而言,研究测量了白鲸从出生到成年期间的身体质量、血红蛋白含量(血液氧储)和肌红蛋白含量(肌肉氧储)。本研究的目的是量化特定年龄的形态学参数(身体质量)和生理学参数[血液(血红蛋白)和肌肉(肌红蛋白)中的氧储],以支持确定特定年龄的有氧潜水极限(cADL)。cADL定义了不同年龄段在冰下穿行以及长时间深潜以支持觅食活动的能力。对饲养于约翰·G·谢德水族馆的白鲸从出生到成年期间的身体质量和血液学指标(红细胞计数、血红蛋白、血细胞比容、平均红细胞体积、平均红细胞血红蛋白量及平均红细胞血红蛋白含量)进行了长期纵向测量,提供了这些参数的历史记录。雄性和雌性数据分别进行分析。肌肉样本取自新生至成年白鲸的搁浅个体(库克湾)和自给性捕猎(Pt.

以及饲养在约翰·G·谢德水族馆的白鲸(创始动物来自哈德逊湾西部的丘吉尔河)的死亡情况。这些肌肉样本在实验室中进行了肌红蛋白含量和酸缓冲能力的分析。由于样本量有限,雄性和雌性标本的数据被合并以提供特定年龄的肌红蛋白水平,这与先前对鲸类的研究做法一致。特定年龄的肌红蛋白含量也被用于确定cADL。最终,特定年龄的有氧潜水极限的计算为特定年龄的最大潜水深度提供了依据,并为水面正下方的特定年龄水下搜索时间(如同在海冰下航行)以及在200米、300米和400米潜水深度处提供了依据。该数据集由7个CSV文件组成:gompertz_growth_values.csv、female_beluga_cadl.csv、age-speci

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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