黑腿蜱、脊椎动物宿主及人畜共患病原体生态动态相关数据
数据文件包括若虫感染数据表、列标题定义及汇总数据表，可用于蜱媒病原体流行率分析、共感染模式研究及人畜共患病风险预测（来源 DataONE）
基本信息
资源简介
黑腿蜱、脊椎动物宿主及人畜共患病原体生态动态相关数据
Data associated with: Ecological dynamics of blacklegged ticks, their vertebrate hosts, and associated zoonotic pathogens in northeastern forests
该数据集来自search.dataone.org，包含美国纽约州森林样地连续九年采集的2,017只黑腿蜱（Ixodes scapularis）的筛查数据，针对16种人畜共患病原体进行检测，检出7种，包括Borrelia burgdorferi（19.3%）、Anaplasma phagocytophilum（5.8%）、B. miyamotoi（1.5%）和Babesia microti（21.4%），并记录了B. burgdorferi与B. microti共感染率从4%升至10%的变化。数据文件包括若虫感染数据表、列标题定义及汇总数据表，可用于蜱媒病原体流行率分析、共感染模式研究及人畜共患病风险预测（来源 DataONE）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：蜱传疾病在北美日益常见，人类风险与受感染蜱的丰度相关。本研究分析了九年间从纽约州森林样地采集的2,017只黑腿蜱（Ixodes scapularis），筛查了16种人畜共患病原体。检出7种病原体，包括Borrelia burgdorferi（19.3%）、Anaplasma phagocytophilum（5.8%）和B. miyamotoi（1.5%），其流行率与既往研究一致。Babesia microti的流行率（21.4%）显著高于先前报道。研究期间，B. burgdorferi与B. microti的共感染率从4%上升至10%。有三种病原体仅在单一年份观察到：Powassan病毒、Rickettsia parkeri和R. rickettsii。文件列表：NymphalInfectionData.csv NymphalInfectionData_Columnheader.csv- NymphalInfectionData.csv中所有列标题的定义 allthedata_grid.csv all
【主题与分类】
主题标签：Ecology not elsewhere classified、zoonotic、Borrelia、risk prediction、tick、Babesia、Anaplasma、white-footed mouse。本站分类：感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/10.25390%2Fcaryinstitute.27871269.v1
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源站：https://search.dataone.org/view/10.25390%2Fcaryinstitute.27871269.v1
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
蜱传疾病在北美日益常见，人类风险与受感染蜱的丰度相关。本研究分析了九年间从纽约州林地采集的2，017只黑腿蜱（肩突硬蜱），筛查了16种人兽共患病原体。共检出7种病原体，包括伯氏疏螺旋体（19.3%）、嗜吞噬细胞无形体（5.8%）和宫本疏螺旋体（1.5%），其流行率与既往研究一致。微小巴贝虫流行率（21.4%）显著高于此前报道。研究期间，伯氏疏螺旋体与微小巴贝虫的合并感染率从4%上升至10%。有三种病原体仅在单一年份观察到：波瓦桑病毒、帕克立克次体和立氏立克次体。文件列表：NymphalInfectionData.csv NymphalInfectionData_Columnheader.csv——NymphalInfectionData.csv中所有列标题的定义 allthedata_grid.csv allthedata_grid_Columnheader——allthedata_grid.csv中所有列标题的定义 MetaData_InfData_SHARE——包含若虫感染数据采集的项目文档 MetaData_Allthedata_grid_SHARE——包含蜱和宿主数据采集的项目文档
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。
