数据：重建野生动物致死性传染病出现，支持人类运输传播的关键作用

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.27c8s

标准获取流程：

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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 455.4 KB。

数据说明

尽管野生动物疾病的出现对生物多样性和人类健康产生了广泛影响，但对其重建的研究却很少。这在很大程度上归因于缺乏结构化且稳健的时空数据集。我们通过利用一个公民科学项目的数据，并构建野生动物病原体（蛙病毒属，感染两栖动物）传播的时空模型，克服了获取合适信息的后勤难题。我们评估了关于英国疾病报告迅速增加的三个主要假设：疫情被更频繁地报告、气候变化改变了宿主与先前广泛存在的病原体之间的相互作用，以及疾病因新型病原体的空间传播而出现。我们的分析描述了从附近池塘开始的局部传播，这与两栖动物的扩散一致，但也揭示了在人类人口密度较高的地区，额外疫情爆发率显著升高的趋势——这表明人类活动也在传播该病毒。病原体基因组的系统发育分析支持至少两次独立传入英国的推断。

这些结果共同有力地表明，人类反复将蛙病毒从其他国家传入英国，并在英国境内的池塘之间传播，因此提示了潜在的控制措施。

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。