野生鲑鱼幼鱼免疫应答基因与病原体存在预测洄游存活数据
该数据集来自对加拿大不列颠哥伦比亚省 Chilko Lake 红鲑(Oncorhynchus nerka)幼鱼的研究,在幼鱼离开育苗湖时采集鳃组织并做非致死性取样,结合声学遥测追踪其洄游至北太平洋约 1150 km 的存活情况

基本信息
资源简介
野生鲑鱼幼鱼免疫应答基因与病原体存在预测洄游存活数据
Data from: Immune response genes and pathogen presence predict migration survival in wild salmon smolts
该数据集来自对加拿大不列颠哥伦比亚省 Chilko Lake 红鲑(Oncorhynchus nerka)幼鱼的研究,在幼鱼离开育苗湖时采集鳃组织并做非致死性取样,结合声学遥测追踪其洄游至北太平洋约 1150 km 的存活情况。数据将基因表达谱与淡水病原体载量同洄游成功进行关联,发现释放后未被再次检测到的个体具有与一种或多种病毒病原体免疫应答一致的基因表达特征,其中 MX 和 STAT1 等基因显著上调。该数据可用于研究免疫应答、病原体存在与野生鲑鱼幼鱼洄游存活之间的关系,并支持存活估计与建模分析(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2014。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):我们首次提供将生理反应和病原体存在与野生鲑科幼鱼洄游期间后续命运联系起来的数据。我们在红鲑(Oncorhynchus nerka)幼鱼离开其育苗湖(加拿大不列颠哥伦比亚省 Chilko Lake)时对其进行标记并非致死性采集鳃组织,利用声学遥测将其基因表达谱和淡水病原体载量与洄游至北太平洋约 1150 km 过程中的洄游成功进行比较。15% 的幼鱼在释放后再未被检测到,与完成淡水洄游存活的鱼相比,这些鱼的基因表达谱与对一种或多种病毒病原体的免疫应答一致。在释放后从未被检测到的鱼中,显著上调的基因包括 MX(干扰素诱导 GTP 结合蛋白 Mx)和 STAT1(信号转导和激活
【主题与分类】
主题标签:Oncorhynchus nerka、CJS model、survivorship、Metadata、cumulative survival、survival estimates、length、weight、variance covariance matrix、Program MARK。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.rn5c0
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.rn5c0
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据集大小约 157.6 KB。
数据说明
我们首次展示了将生理反应与病原体存在同野生鲑鱼幼鱼迁徙过程中后续命运相联系的数据。我们对离开其育幼湖(加拿大不列颠哥伦比亚省奇尔科湖)的红鲑(Oncorhynchus nerka)幼鱼进行了标记,并非致死性地采集了其鳃组织样本,利用声学遥测技术,比较了它们前往北太平洋迁徙最初约1150公里过程中的基因表达谱和淡水病原体负载与迁徙成功率。15%的幼鱼在放流后再未被检测到,与成功完成淡水迁徙的鱼相比,这些鱼的基因表达谱与对一种或多种病毒性病原体的免疫反应相一致。在放流后未被检测到的鱼中,显著上调的基因包括MX(干扰素诱导的GTP结合蛋白Mx)和STAT1(信号转导和转录激活因子1-α/β),这是对病毒性病原体产生I型干扰素反应的特征。离开育幼湖的幼鱼中最常检测到的病原体是传染性造血器官坏死病毒(IHNV)。
总体而言,这些数据表明,一些被认为在离开保育湖后死亡的鱼似乎对一种或多种病毒性病原体产生了反应,并且其应激水平升高,这可能导致了放流后不久的部分死亡。我们首次提供了证据,表明基因表达的变化可能预示野生鲑科幼鱼在淡水迁移过程中的某些死亡情况。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




