近期接触带两种Ficedula鹟疟疾感染强化竞争不对称性数据
该数据集来自瑞典Öland岛近期接触带中斑鹟与领鹟(Ficedula hypoleuca 与 F. albicollis)的禽疟疾研究,包含6年间采集的1048份血样,采用巢式PCR扩增mtDNA血孢子虫片段检测疟疾谱系

基本信息
资源简介
近期接触带两种Ficedula鹟疟疾感染强化竞争不对称性数据
Data from: Malaria infections reinforce competitive asymmetry between two Ficedula flycatchers in a recent contact zone
该数据集来自瑞典Öland岛近期接触带中斑鹟与领鹟(Ficedula hypoleuca 与 F. albicollis)的禽疟疾研究,包含6年间采集的1048份血样,采用巢式PCR扩增mtDNA血孢子虫片段检测疟疾谱系。数据可用于分析两种鹟的疟疾感染率差异、共享谱系分布,以及感染与雌性斑鹟存活率之间的关联,支持宿主-寄生虫互作、表观竞争与协同进化等生态与演化研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2013。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):寄生虫可能通过在与宿主共享更长进化历史的宿主中具有更低的寄生虫毒力,从而影响近缘宿主物种间种间竞争的结果。我们通过在瑞典Öland岛近期接触带繁殖的斑鹟和领鹟(Ficedula hypoleuca 和 F. albicollis)中比较禽疟疾(Haemosporidia)谱系的流行率及其与存活的关系,检验了这一想法。采用扩增mtDNA血孢子虫片段的巢式PCR方案,对6年间采集的1048份血样进行疟疾谱系检测。竞争上处于劣势的斑鹟具有更高的血液寄生虫流行率,包括两个鹟物种共享的谱系。多状态标记重捕模型显示,感染的雌性斑鹟存活率低于未感染的雌性斑鹟
【主题与分类】
主题标签:apparent competition、Plasmodium sp.、Ficedula albicollis、Parasitology、Ficedula hypoleuca、Life History Evolution、Host Parasite Interactions、Population ecology、annual survival、Coevolution。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.7j504
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.7j504
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 233.2 KB。
数据说明
寄生虫可能通过在与它们共享更长进化历史的主宿主中具有较低的致病力,影响近缘宿主物种间种间竞争的结果。我们通过在瑞典厄兰岛近期接触区繁殖的斑姬鹟和领姬鹟(Ficedula hypoleuca 和 F. albicollis)中,比较禽疟疾(血孢子虫目)世系的发生率及其与存活率的关联,检验了这一观点。采用扩增mtDNA血孢子虫片段的巢式PCR方案,对6年间采集的1048份血液样本中疟疾世系的存在进行了筛查。竞争处于劣势的斑姬鹟具有更高的血液寄生虫发生率,包括两个姬鹟物种共享的世系。多状态标记重捕模型显示,感染雌性斑姬鹟的存活率低于未感染雌性,而在雄性斑姬鹟或两种性别的领姬鹟中未检测到此类效应。
我们的结果表明,相对较新的宿主——斑姬鹟,似乎对当地北欧的疟疾谱系不太敏感,而斑姬鹟最近才扩大了其分布范围。斑姬鹟遭受来自斑姬鹟强烈的生殖干扰,而特定物种血液寄生虫效应的额外影响加剧了这种竞争排斥。这些结果支持了寄生虫能强烈影响近缘宿主物种间种间竞争结果的观点,但入侵物种并不一定对当地寄生虫更敏感。
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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