白藜芦醇补充对自由生活动物病毒感染中氧化应激与免疫反应的调节

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦白藜芦醇补充对自由生活动物在病毒感染期间氧化应激与免疫反应的影响

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其他分类stress hormonesantioxidant defenses of birdswild animalsFregata magnificensavian glucocorticoidfrigatebirdavian infectious diseases
Resveratrol supplementation reduces oxidative stress and modulates the immune response in free-living animals during a viral infection

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

白藜芦醇补充对自由生活动物病毒感染中氧化应激与免疫反应的调节

Resveratrol supplementation reduces oxidative stress and modulates the immune response in free-living animals during a viral infection

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦白藜芦醇补充对自由生活动物在病毒感染期间氧化应激与免疫反应的影响。研究对象为野生长寿鸟类 Magnificent frigatebird(Fregata magnificens),比较患病与健康雏鸟在血液氧化状态生物标志物、皮质酮(CORT)、免疫与炎症等生理指标上的差异,并探讨实验性增加白藜芦醇摄入是否影响这些生理标志物。数据可用于研究膳食分子与野生动物氧化状态、病毒感染进程及免疫调节之间的关系(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):1. 饮食质量可能对感染性疾病期间氧化状态和免疫系统的调节具有重要影响。然而,特定膳食分子的摄入、个体氧化状态与病毒性疾病的发生和进展之间的关系在自由生活生物中几乎未被探索。2. 在此,我们研究一种野生、长寿动物——华丽军舰鸟 Fregata magnificens,以探究:i)患病与健康雏鸟在若干生理特征(血液氧化状态生物标志物、皮质酮(CORT)、免疫和炎症)上的差异;以及 ii)在严重病毒性疾病进展期间,实验性增加白藜芦醇(一种具有抗氧化和抗病毒特性的多酚)摄入是否影响这些生理标志物。3. 表现出明显临床体征的鸟类显示出更高的氧化损伤

【主题与分类】

主题标签:stress hormones、antioxidant defenses of birds、wild animals、Fregata magnificens、avian glucocorticoid、frigatebird、avian infectious diseases。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A9d602849b7dee3d5420747d6c66469c5b2aec79797cc599b00fc580e606692a4

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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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

  1. 饮食质量可能对传染病期间氧化状态调节和免疫系统具有重要影响。然而,特定膳食分子的摄入、个体氧化状态与病毒性疾病的发生和进展之间的关系,在自由生活的生物体中几乎尚未被探索。2. 在此,我们研究一种野生、长寿的动物——华丽军舰鸟Fregata magnificens,以探究:i)患病与健康雏鸟在若干生理特征(血液氧化状态生物标志物、皮质酮(CORT)、免疫和炎症)上的差异;以及ii)在严重病毒性疾病的进展过程中,实验性增加白藜芦醇(一种具有抗氧化和抗病毒特性的多酚)的摄入是否会影响这些生理标志物。3. 与……的鸟类相比,表现出明显临床体征的鸟类显示出更高的氧化损伤、溶血和血凝评分,以及更低的抗氧化防御。

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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