不同小反刍兽疫病毒株感染抗原呈递细胞的细胞术、滴定与PCR结果
该数据来自doi.org,对应山羊、绵羊和牛的单核细胞衍生巨噬细胞(MoMs)与单核细胞衍生树突状细胞(MoDCs)分别感染两株小反刍兽疫病毒(PPRV)后的细胞术、滴定与PCR结果

基本信息
资源简介
不同小反刍兽疫病毒株感染抗原呈递细胞的细胞术、滴定与PCR结果
Cytometry, titration and PCR results following infection of Antigen-presenting Cells with different strains of peste des petits ruminanst virus
该数据来自doi.org,对应山羊、绵羊和牛的单核细胞衍生巨噬细胞(MoMs)与单核细胞衍生树突状细胞(MoDCs)分别感染两株小反刍兽疫病毒(PPRV)后的细胞术、滴定与PCR结果。所用两株为Morocco 2008(MA08,属lineage IV,2008年摩洛哥疫情中从一只严重发病的Alpine山羊分离)和Ivory Coast 1989(IC89,属lineage I,1989年从科特迪瓦一只山羊分离,被视为弱毒株)。两株在部分山羊品种中呈现不同毒力水平,可支撑宿主免疫应答与毒力差异相关研究(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据对应山羊、绵羊和牛的单核细胞衍生巨噬细胞(MoMs)与单核细胞衍生树突状细胞(MoDCs)分别感染两株小反刍兽疫病毒(PPRV)后的感染结果。本研究使用的两株病毒为Morocco 2008(MA08)和Ivory Coast 1989(IC89),在某些山羊品种中表现出不同水平的毒力。MA08株属于PPRV的lineage IV,分离自2008年摩洛哥疫情中一只严重发病的Alpine山羊。IC89株属于lineage I,1989年分离自科特迪瓦的一只山羊,被认为是弱毒株,可在多种山羊品种中引起轻度疾病,尽管它被用作强毒株来研究绵羊的免疫应答。基于这两株PPRV对山羊已知的代表性毒力(IC89为低毒力、MA08为高毒力),
【主题与分类】
主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、peste des petits ruminants virus、antigen antibody reactions、ruminants、L73 - Maladies des animaux。本站分类:免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://dataverse.cirad.fr/citation?persistentId=doi:10.18167/DVN1/SHFVNB
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数据说明
本数据对应于山羊、绵羊和牛的单核细胞衍生巨噬细胞(MoMs)和单核细胞衍生树突状细胞(MoDCs)感染两株小反刍兽疫病毒(PPRV)的结果。本研究中使用的两株病毒,摩洛哥2008株(MA08)和科特迪瓦1989株(IC89),在某些山羊品种中表现出不同水平的毒力。MA08株属于PPRV的IV谱系,是从2008年摩洛哥疫情中一只严重感染的高山山羊体内分离得到的。IC89株属于I谱系。它于1989年从科特迪瓦的一只山羊体内分离获得,被认为是一株温和毒力株,在多种山羊品种中引起轻微疾病,尽管它被用作强毒株用于绵羊免疫反应的研究。基于这两株PPRV对山羊已知的代表性毒力——IC89为低毒力,MA08为高毒力——本研究旨在评估这两株PPRV在山羊、绵羊和牛的MoMs和MoDCs中的体外复制比较。研究问题是评估在这些抗原提呈细胞(APCs)之间是否能观察到与PPRV毒株毒力相关的任何差异。
为确定IC89和MA08两株PPRV对巨噬细胞和树突状细胞的感染性,将所研究的不同动物种属外周血中的循环单核细胞分化为树突状细胞(MoDCs)和巨噬细胞(MoMs)。以0.1的感染复数(MOI),用所研究的IC89和MA08各病毒株分别感染这两种细胞,感染48小时。在观察到IC89株感染山羊MoMs 48小时后的上清液中病毒滴度较低或不可检出后,研究了感染动力学,以了解该低毒力株的复制是否有所延迟。以0.1的MOI感染山羊MoMs 24小时、48小时、72小时和96小时。检测针对每个物种、每种条件下至少三只动物的个体生物学重复进行。Ef
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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