富集饲养环境与野生遗传背景对鲑科鱼类寄生虫流行病期间存活和抗病力的影响数据
该数据集来自 Dryad,包含对野生与孵化场来源的鲑科鱼类实验种群在半自然寄生虫暴露下的监测数据,用于探究富集饲养环境对重要水产养殖病原体暴发及相关死亡的影响

基本信息
资源简介
富集饲养环境与野生遗传背景对鲑科鱼类寄生虫流行病期间存活和抗病力的影响数据
Data from: Enriched rearing environment and wild genetic background can enhance survival and disease resistance of salmonid fishes during parasite epidemics
该数据集来自 Dryad,包含对野生与孵化场来源的鲑科鱼类实验种群在半自然寄生虫暴露下的监测数据,用于探究富集饲养环境对重要水产养殖病原体暴发及相关死亡的影响。数据覆盖生产规模鱼密度下的存活、抗病力与寄生虫感染情况,涉及疾病预防、毒力、饲养方法等主题,可用于分析饲养环境与遗传背景如何影响鱼类在寄生虫流行病中的存活与抗病表现(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2016。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):水产养殖的重要性和规模在全球范围内不断增加。饲养方式在决定养殖鱼类的生长率、存活率和抗病力方面起着关键作用。近期证据表明,与标准刺激贫乏的饲养环境相比,富集或多变的饲养环境对鱼类生长和福祉相关的若干性状具有显著积极影响。然而,富集饲养对水产养殖发展最重要的威胁之一——寄生虫感染的发生——的影响仍属未知。我们利用野生和孵化场来源的实验鲑科鱼类种群在半自然寄生虫暴露下的监测数据,探究富集饲养对重要水产养殖病原体暴发及相关鱼类死亡的影响,实验采用生产规模鱼密度。我们还进行了受控寄生虫暴露
【主题与分类】
主题标签:disease prevention、Virulence、rearing methods、Salmo salar、Aquaculture。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.bf206
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.bf206
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- OpenDataLab:
数据集大小约 171.6 KB。
数据说明
水产养殖的重要性和规模在全球范围内不断增加。饲养方式在水产养殖鱼类的生长速度、存活率和抗病性方面起着关键作用。近期证据表明,与标准的刺激贫乏饲养环境相比,丰富或可变的饲养环境对鱼类生长和福祉相关的若干性状具有显著的正向效应。然而,丰富化饲养对水产养殖发展最重要威胁之一——寄生虫感染的发生——的影响仍属未知。我们利用在半自然寄生虫暴露条件下野生和孵化场来源的实验鲑科鱼群的监测数据,探索了丰富化饲养对重要水产养殖病原体暴发及生产规模鱼密度下相关鱼类死亡的影响。我们还进行了受控寄生虫暴露实验,以研究丰富化饲养与标准饲养条件相比是否降低鱼类对感染的易感性。我们发现了丰富化饲养在寄生虫流行期间影响水产养殖鱼类存活和抗病性的证据。
总体而言,与标准养殖条件下的鱼相比,丰富化养殖条件下的种群具有更高的存活率、更低的寄生虫发生率以及对大多数感染的更强抵抗力。同样,在某些流行病期间,野生遗传背景的鱼相比孵化场来源的鱼死亡率更低。然而,我们也证明了这些模式存在显著变异,在某些情况下,丰富化养殖和遗传背景的效果倾向于相反,具体取决于鱼的种类和流行病的性质。综合与应用。我们的结果表明,通过丰富化养殖条件可以管理寄生虫感染和流行病。这可能对水产养殖中经济上和生态上可持续的寄生虫和疾病预防策略具有重要意义。
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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