不完美疫苗接种可增强高毒力病原体传播的数据

该数据集来自 Dryad,对应一项关于疫苗接种与病原体毒力演化的实验研究,聚焦鸡与 Marek's disease virus

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其他预测PoultrychickenMarek's disease virustransmissionVirulenceMarek's diseaseHolocenehypoerpathogenic疫苗编码
Data from: Imperfect vaccination can enhance the transmission of highly virulent pathogens

基本信息

模态
其他
大小
0.000084453 GB
任务类型
预测
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

不完美疫苗接种可增强高毒力病原体传播的数据

Data from: Imperfect vaccination can enhance the transmission of highly virulent pathogens

该数据集来自 Dryad,对应一项关于疫苗接种与病原体毒力演化的实验研究,聚焦鸡与 Marek's disease virus。研究显示,直接接种或母源免疫虽延长宿主存活,却不阻止感染、病毒复制与传播,从而延长了原本过于致死而难以持续存在的毒株的传染期,并可能促进高毒力毒株的传播与出现。数据可用于研究抗病疫苗、毒力演化与传播动力学之间的关系(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):某些疫苗是否会驱动更强毒力病原体的演化?传统观点认为,如果宿主死亡大幅降低传播,自然选择将淘汰高致死性病原体。因此,那些能让宿主存活但仍允许传播的疫苗,可能使高毒力毒株在群体中循环。在这里,我们通过实验表明,对鸡进行 Marek's disease virus 免疫可增强高毒力毒株的适应度,使超致病性毒株得以传播。直接接种或母源接种所引发的免疫延长了宿主存活时间,但不阻止感染、病毒复制或传播,从而延长了原本过于致死而无法持续存在的毒株的传染期。我们的数据表明,不阻止传播的抗病疫苗可创造促进病原体毒株出现的条件

【主题与分类】

主题标签:Poultry、chicken、Marek's disease virus、transmission、Virulence、Marek's disease、Holocene、hypoerpathogenic。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.4tn48

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

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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.4tn48

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
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  3. 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。

数据集大小约 84.5 KB。

数据说明

某些疫苗是否会推动病原体向更高毒力的方向演化?传统观点认为,如果宿主死亡大幅降低传播,自然选择会淘汰高致死性病原体。因此,那些能让宿主存活却仍允许传播的疫苗,可能使高毒力毒株在群体中流行。本研究通过实验表明,对鸡进行马立克氏病病毒免疫接种,会增强更高毒力毒株的适应度,从而使超致病性毒株得以传播。直接接种或母源接种所激发的免疫可延长宿主存活时间,但无法阻止感染、病毒复制或传播,因而延长了那些原本因过于致命而无法持续存在的毒株的传染期。我们的数据表明,不阻止传播的抗病疫苗可能创造有利于出现在未接种宿主中引起更严重疾病的病原体毒株的条件。

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。

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