疫苗接种对野生动物疾病传播影响的差异:流行期与地方性流行期数据
该数据集来自 Dryad,对应一项以浣熊狂犬病病毒(RRV)为模型系统的研究,探讨口服疫苗诱饵在流行期与地方性流行期对野生动物疾病传播的差异化影响

基本信息
资源简介
疫苗接种对野生动物疾病传播影响的差异:流行期与地方性流行期数据
Data from: Differential impacts of vaccination on wildlife disease spread during epizootic and enzootic phases
该数据集来自 Dryad,对应一项以浣熊狂犬病病毒(RRV)为模型系统的研究,探讨口服疫苗诱饵在流行期与地方性流行期对野生动物疾病传播的差异化影响。数据涉及口服疫苗接种水平与栖息地破碎化如何影响 RRV 跨越疫苗屏障的传播,采用空间显式个体模型进行分析。可用于研究疫苗屏障在疾病入侵不同阶段的有效性变化,以及宿主栖息地质量与配置对疾病管理成效的作用,服务于野生动物疾病与 zoonotic 疾病的传播预测和管理策略评估(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2019。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):1. 分发口服疫苗诱饵是遏制和控制传染性野生动物疾病的一种成本效益高的方法。疫苗屏障在减缓或阻止疾病传播方面的有效性取决于宿主生态学和景观变异性。然而,目前尚不清楚疫苗屏障管理疾病的成功程度可能如何随着疾病入侵从流行期(epizootic)转变为地方性流行期(enzootic)而变化,以及这是否取决于宿主栖息地的质量和配置。2. 我们使用浣熊狂犬病病毒(RRV)作为模型系统来探讨这些问题。这种备受关注的人畜共患疾病在北美东部已呈地方性流行数十年,正推进到新的地区并在先前已控制的区域重新出现。3. 我们使用空间显式个体模型来评估口服疫苗接种水平和栖息地破碎化如何影响 RRV 跨越疫苗屏障的传播,期间
【主题与分类】
主题标签:wildlife disease、epizootic、contact tracing、infectious disease management、Rabies、zoonotic、enzootic、individual-based model、habitat fragmentation。本站分类:感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.97tt75g
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.97tt75g
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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 229.5 MB。
数据说明
- 投放口服疫苗诱饵是遏制和控制传染性野生动物疾病的一种经济有效方法。疫苗屏障在减缓或阻止疾病传播方面的有效性取决于宿主生态学和景观变异性。然而,尚不清楚疫苗屏障管理疾病的成效可能如何随疾病入侵从兽疫流行阶段向地方性流行阶段转变而变化,以及这是否取决于宿主栖息地的质量和配置。
- 我们以浣熊变异型狂犬病病毒(RRV)作为模型系统来探讨这些问题。这种备受关注的人兽共患病已在北美东部呈地方性流行数十年,正扩散至新地区,并在先前已控制的区域重新出现。
- 我们使用空间显式基于个体的模型,评估口服疫苗接种水平和栖息地破碎化如何在兽疫流行阶段和地方性流行阶段影响RRV跨疫苗屏障的传播。利用感染链(RRV的个体间传播)的时空特征比较模拟结果。
- 结果表明,疫苗屏障对RRV控制的影响在兽疫流行阶段最强。
适得其反的是,在地方性动物流行阶段,中等免疫水平会导致比更低或更高疫苗接种水平更多的狂犬病所致死亡。感染链在兽疫流行阶段传播得更快。景观对感染链特征的影响比入侵阶段和疫苗接种的影响更为细微。5. 综合与应用。感染链的时空格局有助于深入了解野生动物疾病传播机制。我们的结果表明,在暴发成为地方性动物流行之前对其进行检测和控制十分重要。我们讨论了移动疫苗屏障以推回并缩小地方性动物流行区规模的意义。
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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