实验感染禽疟原虫SGS1谱系的红交嘴雀血液转录组测序数据
该数据集为实验感染禽疟原虫Plasmodium relictum SGS1谱系的红交嘴雀(Loxia curvirostra)血液转录组测序数据,由Dryad于2013年发布

基本信息
资源简介
实验感染禽疟原虫SGS1谱系的红交嘴雀血液转录组测序数据
Data from: "Blood transcriptome sequencing of Common Crossbills (Loxia curvirostra) experimentally infected by the avian malaria parasite Plasmodium relictum (lineage SGS1)" in Genomic Resources Notes accepted 1 June 2013-31 July 2013
该数据集为实验感染禽疟原虫Plasmodium relictum SGS1谱系的红交嘴雀(Loxia curvirostra)血液转录组测序数据,由Dryad于2013年发布。由于宿主鸟类红细胞有核且宿主与寄生虫基因组大小相差52倍,传统方法难以分离和扩增寄生虫核基因,该研究通过血液转录组测序获取寄生虫核基因表达信息。数据可用于研究禽疟疾的流行病学、宿主与寄生虫互作及感染过程中表达的基因,为开发更多多态性分子标记提供基础(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2013。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):为了从地理和宿主物种层面理解这种禽疟疾感染的流行病学,需要更多多态性标记以及关于宿主感染期间所表达基因的知识。然而,技术困难阻碍了此类分子标记的开发。主要困难在于宿主(鸟类)具有有核红细胞,且宿主与寄生虫之间的基因组大小存在52倍差异。这导致在尝试分离和扩增禽疟原虫的新核基因时出现问题。为了克服这一困难并获得核基因的分子数据,我们对实验感染Plasmodium relictum SGS1谱系的普通交嘴雀的血液转录组进行了测序。在血液中发育期间,寄生虫经历数轮无性发育(eryth
【主题与分类】
主题标签:Parasitology、Host Parasite Interactions。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.93pj0
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://doi.org/10.5061/dryad.93pj0
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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:
数据集大小约 849.6 KB。
数据说明
为了从地理和宿主物种两个角度理解这种禽疟疾感染的流行病学,需要更多多态性标记以及关于宿主感染期间表达基因的知识。然而,技术困难阻碍了此类分子标记的开发。主要困难在于宿主(鸟类)具有有核红细胞,且宿主与寄生虫之间的基因组大小存在52倍的差异。这导致在尝试分离和扩增禽疟疾寄生虫的新核基因时遇到问题。为了克服这一困难并获得核基因的分子数据,我们对实验感染了Plasmodium relictum SGS1谱系的普通交嘴雀的血液转录组进行了测序。在血液中发育期间,寄生虫经历数轮无性发育(红细胞内裂体增殖),并侵入大量宿主细胞,因此预期具有高水平的基因表达。
这些数据将为有兴趣开发更多分子标记并研究禽疟疾寄生虫红细胞发育阶段表达基因的研究人员提供资源。我们希望借助这些数据,迈出理解其表现出的宿主广谱性背后机制的第一步,并理解不同禽疟疾谱系如何在全球传播。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




