数据集：野生哺乳动物传染病传播与行为异速生长

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.kr202

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数据集大小约 669.3 KB。

数据说明

1. 动物的社会行为和移动行为能够影响传染病的传播动态，尤其是对于那些通过宿主间密切接触或接触环境中感染阶段而传播的病原体。2. 从自然系统中估算病原体传播率和R0可能颇具挑战。由于支撑传播过程的宿主行为特征随体型可预测地变化，而体型是动物中研究最为深入的特征之一，因此体型或许也能预测寄生虫传播动态的变化。3. 在此，我们利用野生灵长类、食肉动物和有蹄类动物的比较数据，探究两种宿主行为——社会群体生活和栖息地利用强度——如何按异速生长规律缩放。我们运用这些经验关系来参数化针对感染性微寄生虫和宏寄生虫疾病的经典隔室模型，并考察病原体入侵风险如何随宿主行为和体型的变化而变化。随后，我们利用野生哺乳动物寄生虫流行率和丰富度的比较数据来检验模型预测。4.

我们报告了一种普遍模式，表明体型较小的哺乳动物物种若更密集地利用其家域，则面临更高的由环境传播的大型寄生虫入侵风险。相反，体型较大且高度群居的宿主可能更容易被直接传播的微型寄生虫入侵。这些趋势通过比较大量食肉动物、灵长类和有蹄类物种中微型与大型寄生虫的物种丰富度得到了支持，但关于食肉动物大型寄生虫流行率的经验数据却显示出混杂的结果。5. 总体而言，我们的研究表明，将宿主行为特征与根据宿主身体大小调整的传染病动力学模型相结合，能够生成关于物种间寄生虫风险变异的可检验预测；类似方法可能对未来旨在预测寄生虫分布的研究有所帮助。

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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