免疫挑战蚊虫摄食行为改变的适应度后果数据

该数据集来自 Dryad,对应 2017 年一项关于免疫挑战与摄食行为改变对蚊子适应度影响的研究。研究以 Anopheles stephensi Liston 为对象,测量免疫挑战和吸血对个体蚊子适应度的影响,检验感染前摄食行为下调是否为蚊子在感染期间提高适应度的适应性反应

DryadDryad
dryad
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基因组回归Parasite manipulationAnopheles stephensisickness behaviorMalaria
Data from: Fitness consequences of altered feeding behavior in immune-challenged mosquitoes

基本信息

模态
基因组
大小
0.000115831 GB
任务类型
回归
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

免疫挑战蚊虫摄食行为改变的适应度后果数据

Data from: Fitness consequences of altered feeding behavior in immune-challenged mosquitoes

该数据集来自 Dryad,对应 2017 年一项关于免疫挑战与摄食行为改变对蚊子适应度影响的研究。研究以 Anopheles stephensi Liston 为对象,测量免疫挑战和吸血对个体蚊子适应度的影响,检验感染前摄食行为下调是否为蚊子在感染期间提高适应度的适应性反应。数据可用于分析免疫应答、摄食行为与疟疾传播相关的适应度关系(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2017。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:据报道,感染疟疾的蚊子在寄生虫具有传染性时比不具传染性时更可能吸血。这种摄食行为的改变增加了疟疾传播的可能性,并被视为寄生虫操纵宿主行为的一个例子。然而,用热灭活的大肠杆菌进行免疫挑战也会诱导相同行为,这表明摄食行为的改变可能由宿主应对免疫反应的适应性反应驱动,而非由寄生虫特异性因素驱动。在此,我们检验了另一种假设:在具有传染性之前下调摄食行为是蚊子的一种适应,可在感染期间提高适应度。方法:我们测量了免疫挑战和吸血对个体蚊子适应度的影响。在初次吸血后,Anopheles stephensi Liston 蚊

【主题与分类】

主题标签:Parasite manipulation、Anopheles stephensi、sickness behavior、Malaria。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.422jp

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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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。

数据集大小约 115.8 KB。

数据说明

背景:据报道,当寄生虫具有传染性时,感染疟疾的蚊子比寄生虫无传染性时更倾向于吸血。这种取食行为的改变增加了疟疾传播的可能性,并被视为寄生虫操纵宿主行为的一个例子。然而,用热灭活的大肠杆菌进行免疫挑战也会诱导同样的行为,这表明取食行为的改变可能是由宿主应对免疫反应的适应性反应所驱动,而非寄生虫特异性因素所致。在此,我们检验了另一种假说,即在具有传染性之前下调取食行为是蚊子的一种适应性策略,可在感染期间提高适合度。方法:我们测量了免疫挑战和吸血对单个蚊子适合度的影响。在初次吸血后,斯氏按蚊(Anopheles stephensi Liston)被实验性地用热灭活大肠杆菌进行挑战,所用剂量已知可模拟活动性疟疾感染所引起的蚊子取食行为在时间上的相同变化。

随后,我们追踪了按两种吸血方案饲养的雌蚊的每日产卵量和存活率:一种模拟了早期疟疾感染期间观察到的下调吸血行为,另一种则采用通常与未感染蚊子相关的四天吸血周期。结果:限制吸血机会提高了蚊子的存活率,但降低了终生繁殖量。免疫挑战对这两个适合度组分均无影响。将繁殖力和存活率结合以估算种群规模的内禀增长率(r),我们发现,与蚊子适应假说相反,若在免疫挑战后延迟吸血,蚊子适合度会下降。结论:我们的数据不支持疟疾诱导的吸血抑制是蚊子为减轻免疫挑战影响而产生的一种适应这一观点。另一方面,这些行为改变可能是由……

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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