大陆尺度禽流感感染人口学与时空格局及迁徙宿主年度生命周期数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.ks546

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据集大小约 203.5 KB。

数据说明

自高致病性禽流感(HPAI)H5N1在東半球傳播以來，已開展了大量監測計劃和研究，以檢測全球野生鳥類種群中禽流感病毒(AIV)的發生、分佈或傳播。為識別北美長距離遷徙水禽中AIV感染的人口統計學決定因素及時空模式，我們擬合了具有二項分佈的廣義線性模型，分析2007年至2010年全年在加拿大和美國AIV監測計劃期間採樣的13,574隻藍翅鴨(Anas discors, BWTE)的結果。我們的分析顯示，在夏末集結期(7月至8月)和秋季遷徙期(9月至10月)，當年孵化(HY)的鳥比孵化後次年(AHY)的鳥更容易感染，但在一年中的其餘時間(冬季、春季遷徙和繁殖期)，不同年齡類別之間沒有差異，這可能是由於HY鳥免疫系統的成熟和新獲得的免疫力。

感染概率随纬度呈非线性增加，并在秋季迁徙前的夏末达到最高，此时鸟类密度和种群中易感HY鸟的比例均最高。与太平洋迁徙路线上的鸟类相比，中部和密西西比迁徙路线上的鸟类更可能被感染。AIV感染季节周期和空间变异在很大程度上由HY鸟中AIV感染的动态所驱动，与AHY鸟相比，HY鸟的感染具有更明显的周期和空间变异。我们的结果展示了加拿大和美国范围内的种群统计学以及季节性、纬度性和迁徙路线趋势，同时说明了迁徙宿主生活史和年龄在驱动感染率周期性模式中的重要性。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。