宿主疾病耐受性预测鸣禽病原体传播概率数据
该数据集来自 Dryad,对应一项关于宿主疾病耐受性与传播概率的研究,聚焦家朱雀(Haemorhous mexicanus)感染高致病性细菌 Mycoplasma gallisepticum(MG)后的组织耐受与行为耐受对传播的影响

基本信息
资源简介
宿主疾病耐受性预测鸣禽病原体传播概率数据
Data from: Host disease tolerance predicts transmission probability for a songbird pathogen
该数据集来自 Dryad,对应一项关于宿主疾病耐受性与传播概率的研究,聚焦家朱雀(Haemorhous mexicanus)感染高致病性细菌 Mycoplasma gallisepticum(MG)后的组织耐受与行为耐受对传播的影响。数据可用于分析宿主耐受机制如何影响病原体传播潜力,支持感染性疾病传播动态与宿主适应相关研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2024。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病耐受性降低了感染对宿主的每病原体适合度代价,是宿主适应病原体的重要组成部分。然而,疾病耐受性如何影响宿主传播潜力尚不清楚,尤其是因为促进宿主耐受的潜在机制有很多。例如,组织特异性宿主耐受导致宿主病理减少,而与病原体载量无关。宿主也可能表现出行为耐受,即即使携带高病原体载量也维持正常行为。在此,我们研究了组织特异性和行为耐受对家朱雀(Haemorhous mexicanus)感染一种常见且高毒力细菌病原体 Mycoplasma gallisepticum(MG)后传播的影响。MG 在家朱雀中引起结膜炎,并在其到达新种群后严重降低种群数量。
【主题与分类】
主题标签:House Finch、transmission、Disease tolerance、host competence、Mycoplasma gallisepticum。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.ttdz08m62
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.ttdz08m62
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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
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- OpenDataLab:
数据集大小约 6.3 KB。
数据说明
疾病耐受性降低了感染对宿主的病原体特异性适应代价,是宿主适应病原体的重要组成部分。然而,疾病耐受性如何影响宿主传播潜力尚不十分清楚,尤其是因为促进宿主耐受性的潜在机制众多。例如,组织特异性宿主耐受性导致宿主病理减轻,而与病原体载量无关。宿主还可能表现出行为耐受性,即即使携带高病原体载量,仍能维持正常行为。在此,我们研究了组织特异性和行为耐受性对感染常见且高毒力细菌病原体——鸡毒支原体(Mycoplasma gallisepticum,MG)的家朱雀(Haemorhous mexicanus)传播的影响。MG引起家朱雀结膜炎,并在到达新地区后严重减少种群数量。野生家朱雀种群对MG的组织特异性耐受性存在差异,在此我们评估了这种耐受性变异如何影响传播成功。
我们接种了来自两个种群的野生捕获MG未感染个体,这两个种群在对MG的组织特异性耐受性上处于两个极端,并测定了这些“指示”个体将MG传播给未感染易感同笼伙伴的可能性。较高的组织特异性耐受性导致结膜炎减轻,而结膜炎减轻与MG沉积和传播减少相关。因此,我们预测具有高组织特异性耐受性的个体传播MG的可能性较低。相反,我们预测行为耐受性与更高的传播率相关,因为尽管病原体载量高,耐受性更强的个体在共享喂食器上与易感个体共处的时间更长。与我们的预测一致,具有高组织特异性耐受性的个体传播MG的可能性较低。然而,行为耐受性对MG传播的可能性没有影响。我们的结果强调,它
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。




