夏威夷森林鸟类禽痘流行病学及其与禽疟疾相互作用数据
该数据集来自 Dryad,围绕夏威夷森林鸟类中禽痘(Avipoxvirus spp.)的流行病学及其与禽疟疾(Plasmodium relictum)的相互作用

基本信息
资源简介
夏威夷森林鸟类禽痘流行病学及其与禽疟疾相互作用数据
Data from: The epidemiology of avian pox and interaction with avian malaria in Hawaiian forest birds
该数据集来自 Dryad,围绕夏威夷森林鸟类中禽痘(Avipoxvirus spp.)的流行病学及其与禽疟疾(Plasmodium relictum)的相互作用。研究在夏威夷岛低、中、高海拔森林开展四项为期 3-7 年的纵向调查,覆盖 ‘Apapane、Hawai`i ‘Amakihi、‘I‘iwi 和 Japanese White-eye,采用广义线性模型评估活动性禽痘感染与康复后畸形个体的横断面流行率,并用多状态捕获-再捕获模型估计感染率与恢复率。数据可用于研究物种、季节、海拔、疟疾感染等生物因素对禽痘感染的影响(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2018。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):尽管禽痘(Avipoxvirus spp.)据称在夏威夷特有鸟类的衰退中起作用,但关于该疾病动态、其对自由生活鸟类种群的影响,或其与禽疟疾(Plasmodium relictum)相互作用的研究很少。我们开展了四项为期 3-7 年的纵向研究,并使用广义线性模型评估活动性禽痘感染的横断面流行率以及已从禽痘康复并留有愈合畸形的个体。我们的目标是了解物种、季节、海拔、疟疾感染和其他生物学特征如何影响夏威夷岛低、中、高海拔森林中 ‘Apapane、Hawai`i ‘Amakihi、‘I‘iwi 和 Japanese White-eye 的禽痘感染。我们还使用多状态捕获-再捕获(纵向)模型来估计禽痘感染率、恢复率和潜在
【主题与分类】
主题标签:Mosquitoes、avian pox、Avian malaria、Drepanis coccinea、Zosterops japonicas、Hawaiian forest birds、Himatione sanguinea、disease prevalence、Bayesian state-space models、Avipoxvirus spp。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.2n1dd47
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.2n1dd47
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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 488.0 KB。
数据说明
尽管禽痘(禽痘病毒属)据称在夏威夷特有鸟类的种群衰退中发挥作用,但关于该疾病的动态、其对自由生活鸟类种群的影响,或其与禽疟疾(再燃疟原虫)相互作用的研究却很少。我们开展了四项纵向研究,时长3至7年,并运用广义线性模型评估了活动性痘感染以及已从痘病康复但留有愈合畸形的个体的横断面患病率。我们的目标是了解物种、季节、海拔、疟疾感染及其他生物学特征如何影响夏威夷岛低、中、高海拔森林中‘Apapane、夏威夷‘Amakihi、‘I‘iwi和日本绣眼鸟的痘感染。我们还使用多状态捕获-再捕获(纵向)模型来估计痘感染率、康复率以及潜在的痘相关死亡率。痘感染率通常在低海拔森林最高,中海拔次之,高海拔森林最低。
我们还发现,在整个年度周期中,禽痘的流行率存在季节性变化;通常从春季到夏季逐渐上升,秋季达到高峰,冬季下降。这些季节性变化出现在低海拔和中海拔森林中,但在禽痘感染率低的高海拔地区则没有出现。禽痘感染的季节性和海拔分布模式与禽疟疾相似,这强烈表明蚊子媒介,而非其他叮咬性节肢动物或接触传播,是这两种疾病传播的主要来源。大多数夏威夷本土鸟类在6个月内从禽痘感染中康复;通常不留下永久性病变。与我们预期相反,我们未发现直接证据表明禽痘是我们所研究的三种本土鸟类中任何一种的重要死亡因素。患有慢性疟疾感染的鸟类更可能同时存在活动性禽痘感染和已愈合的禽痘病变,这表明两者之间存在协同相互作用。
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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