欧洲四种啮齿动物与田鼠生物多样性模型数据

该数据集来自 Dryad,包含四个针对欧洲啮齿动物物种丰富度的空间建模指数,用于支持鼠传疾病的分布建模,最初聚焦于 Hantavirus 和蜱传疾病

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其他预测Microtus arvalisGeneralised Linear ModellingApodemus sylvaticaRodent-BorneApodemus agrariusRattus norvegicusApodemus flavicollisSorex araneusTick-BorneApodemus mystacinusVoleHantavirus
Data from: Four rodent and vole biodiversity models for Europe

基本信息

模态
其他
大小
0.327773152 GB
任务类型
预测
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

欧洲四种啮齿动物与田鼠生物多样性模型数据

Data from: Four rodent and vole biodiversity models for Europe

该数据集来自 Dryad,包含四个针对欧洲啮齿动物物种丰富度的空间建模指数,用于支持鼠传疾病的分布建模,最初聚焦于 Hantavirus 和蜱传疾病。数据由 Wint、Morley 和 Alexander 于 2013 年发布,涉及 Microtus arvalis、Apodemus 属多个物种、Rattus norvegicus、Sorex araneus 等。其核心用途是探究啮齿动物多样性与鼠传疾病传播之间的关联机制,例如宿主物种数量可能通过加速病原体或媒介扩散,或通过稀释效应减少与其他宿主接触,从而影响疾病或其媒介的分布。该数据可用于预测鼠传疾病风险的空间分布(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v。

【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):啮齿动物多样性与鼠传疾病传播之间关联的机制仍不清楚。潜在宿主物种的数量可能通过更快地传播病原体(或媒介)来影响疾病,或者相反,通过稀释效应减少与其他宿主的接触来影响疾病。无论哪种情况,潜在宿主数量都可能影响疾病或其媒介的分布。已生成四个啮齿动物物种丰富度的空间建模指数,以支持鼠传疾病的分布建模,最初特别关注 Hantaviruses 和蜱传疾病。

【主题与分类】

主题标签:Microtus arvalis、Generalised Linear Modelling、Apodemus sylvatica、Rodent-Borne、Apodemus agrarius、Rattus norvegicus、Apodemus flavicollis、Sorex araneus、Tick-Borne、Apodemus mystacinus。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.771gr

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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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。

数据集大小约 327.8 MB。

数据说明

啮齿动物多样性与啮齿动物传播疾病之间关联的机制仍不清楚。潜在宿主物种的数量可能通过更快地传播病原体(或媒介)或通过稀释效应减少与其他宿主的接触来影响疾病。无论哪种情况,潜在宿主的数量都可能影响疾病或其媒介的分布。已生成四个空间建模的啮齿动物物种丰富度指数,以支持啮齿动物传播疾病的分布建模,最初重点关注汉坦病毒和蜱传疾病。

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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