雕刻钝眼蜱和美洲钝眼蜱对昆虫病原真菌的细胞免疫反应:对蜱生物防治的意义

数据涵盖总血细胞计数、形态学鉴定的血细胞类型频率、成蜱未吸血个体经真菌感染后的存活数据,以及酚氧化酶酶活性测量。文件以结构化表格形式提供,变量描述物种、真菌菌株和处理条件

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图像预测TicksHemocytesImmune response
Cellular immune response of <em>Amblyomma sculptum</em> and <em>Amblyomma americanum</em> to entomopathogenic fungi: Implications for biological tick control

基本信息

模态
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任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

雕刻钝眼蜱和美洲钝眼蜱对昆虫病原真菌的细胞免疫反应:对蜱生物防治的意义

Cellular immune response of Amblyomma sculptum and Amblyomma americanum to entomopathogenic fungi: Implications for biological tick control

该数据集来自 search.dataone.org,包含 Amblyomma sculptum 与 Amblyomma americanum 暴露于昆虫病原真菌后的实验数据,用于刻画其细胞免疫应答。数据涵盖总血细胞计数、形态学鉴定的血细胞类型频率、成蜱未吸血个体经真菌感染后的存活数据,以及酚氧化酶酶活性测量。文件以结构化表格形式提供,变量描述物种、真菌菌株和处理条件。这些数据可支持比较节肢动物免疫学研究及宿主—病原体相互作用研究,不包含敏感或可识别个人信息(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Amblyomma spp.(Acari, Ixodidae)是多种病原体的主要媒介,并且对广泛用作生物防治剂的昆虫病原真菌表现出显著较低的易感性。该数据集包含为表征 Amblyomma sculptum 和 Amblyomma americanum 暴露于昆虫病原真菌后的细胞免疫应答而生成的实验数据。数据集包括总血细胞计数、形态学鉴定的血细胞类型频率、成蜱未吸血个体经真菌感染后的存活数据,以及酚氧化酶酶活性测量。数据文件以结构化表格格式提供,变量描述物种、真菌菌株和处理条件。这些数据集支持比较节肢动物免疫学研究和宿主—病原体相互作用研究。不包含敏感或可识别个人信息。

【主题与分类】

主题标签:Ticks、Hemocytes、Immune response。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A6624f0bd673d52ee4e4aacc8c38439445bc5d3205673c00d64b543e3ec93075d

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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

Amblyomma spp.(蜱螨亚纲,硬蜱科)是多种病原体的主要传播媒介,并且对广泛用作生物防治剂的昆虫病原真菌表现出显著较低的敏感性。本数据集包含为表征Amblyomma sculptum和Amblyomma americanum暴露于昆虫病原真菌后的细胞免疫反应而生成的实验数据。该数据集包括总血细胞计数、形态学鉴定的血细胞类型频率、真菌感染后未吸血成蜱的存活数据以及酚氧化酶酶活性测量值。数据文件以结构化表格格式提供,变量描述了物种、真菌菌株和处理条件。这些数据集支持比较节肢动物免疫学研究和宿主-病原体相互作用研究。不包含敏感或可识别个人身份的信息,所有生物学程序均按照机构生物安全…进行,Amblyomma sculptum和Amblyomma americanum的饱血雌蜱经血腔接种了Metarhizium robertsii ARSEF 2575或Beauveria bassiana ARSEF 9588的分生孢子悬液。

真菌处理后,蜱在受控温度和湿度条件下维持24小时,随后收集血淋巴。通过背部切口采集血淋巴样本,并进行以下处理:1)使用血细胞计数板进行总血细胞定量;2)利用玻片血淋巴涂片进行血细胞类型的形态学鉴定;3)以L-DOPA为底物,通过分光光度酶法测定酚氧化酶活性。此外,将未吸血成蜱浸入相同真菌株的分生孢子悬浮液中进行生存分析,并每日监测。所有实验均进行三次独立生物学重复,并以Tween溶液作为对照处理。原始测量数据记录于结构化…,# 细胞免疫

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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