宿主物种性状与资源供给对宿主-寄生虫相互作用影响的数据
该数据集来自 Dryad,对应一项关于资源供给如何影响宿主-寄生虫相互作用的系统发育荟萃分析。数据覆盖 56 种野生动物、342 个宿主-寄生虫相互作用,并涉及三大寄生虫类群,用于识别与感染增加或减少相关的宿主性状

基本信息
资源简介
宿主物种性状与资源供给对宿主-寄生虫相互作用影响的数据
Data from: Using host species traits to understand the consequences of resource provisioning for host–parasite interactions
该数据集来自 Dryad,对应一项关于资源供给如何影响宿主-寄生虫相互作用的系统发育荟萃分析。数据覆盖 56 种野生动物、342 个宿主-寄生虫相互作用,并涉及三大寄生虫类群,用于识别与感染增加或减少相关的宿主性状。研究者关注补充饲喂等资源供给情境下,饮食广度和家域等性状如何影响感染结局,从而评估哪些野生动物在环境变化中更易面临疾病风险。数据可用于感染风险预测、宿主性状与寄生虫相互作用关系的回归建模及比较分析(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2018。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):1.人类活动为野生动物提供的补充食物可能比自然资源更丰富、更可预测,随之而来的野生动物生态变化可能对宿主-寄生虫相互作用产生深远影响。识别与资源供给下感染结局增加或减少相关的物种性状,有助于改进对在变化环境中 most prone to disease risks 的野生动物的评估。2.我们对 56 种野生动物和三大寄生虫类群中的 342 个宿主-寄生虫相互作用进行了系统发育荟萃分析,以识别影响资源供给与感染增加或减少是否相关的宿主层面性状。3.我们预测,利用新型食物的饮食泛化者在资源供给栖息地中会表现出更高的感染,这是由于种群增长以及通过食物接触污染物和 p
【主题与分类】
主题标签:phylogenetic meta-analysis、infectious disease、consumer–resource interactions、home range、supplemental feeding、dietary breadth。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.278rt
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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- OpenDataLab:
数据集大小约 99.1 KB。
数据说明
- 人类活动为野生动物提供的补充食物可能比自然资源更丰富、更可预测,随之而来的野生动物生态变化可能对宿主-寄生虫相互作用产生深远影响。识别与资源供给导致感染结果增加或减少相关的物种特征,有助于更好地评估在不断变化的环境中哪些野生动物最易面临疾病风险。2. 我们对56种野生动物和三大寄生虫分类群中的342种宿主-寄生虫相互作用进行了系统发育荟萃分析,以识别影响资源供给与感染增加或减少相关联的宿主层面特征。3. 我们预测,利用新型食物的广食性物种在资源供给环境中会表现出更高的感染率,原因在于种群增长以及通过食物暴露于污染物和寄生虫感染阶段。同样,生活史较快的物种可能从资源供给中获得更强的种群和免疫益处,从而影响寄生虫传播。
我们还预测,如果集中且非季节性的食物促使密集聚集,从而增加与寄生虫的接触,那么广域活动和迁徙行为可能会增加与补充喂养相关的感染风险。4.我们发现,对于广域活动、食性广的宿主物种,补充喂养最会增加细菌、病毒、真菌和原生动物(即微寄生虫)感染。对于体外寄生虫,效应量在具有较大巢域的宿主物种中也最高,但在食性广的物种中反而最低。相比之下,对于蠕虫,补充喂养类型比宿主物种特征与感染结果的相关性更强。5.我们的分析强调,与移动和取食行为相关的宿主特征,是决定物种是否会因补充喂养而经历更严重感染的重要因素。这些结果有助于优先监测具有特定特征谱的野生动物
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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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。




