病毒未扩散:宿主系统地理结构在沙粒病毒空间传播中的重要性数据
该数据集来自 Dryad,对应 2017 年一项关于坦桑尼亚 Mastomys natalensis 两个亚分类群接触带的研究

基本信息
资源简介
病毒未扩散:宿主系统地理结构在沙粒病毒空间传播中的重要性数据
Data from: When viruses don’t go viral: the importance of host phylogeographic structure in the spatial spread of arenaviruses
该数据集来自 Dryad,对应 2017 年一项关于坦桑尼亚 Mastomys natalensis 两个亚分类群接触带的研究。研究对接触带样本进行采样和详细遗传特征分析,发现 Gairo 病毒与 Morogoro 病毒两种沙粒病毒各自局限于单一 M. natalensis 亚分类群,仅在接触带中心共同出现。数据可用于探讨宿主系统地理结构如何影响沙粒病毒的空间传播,以及病毒-宿主内在关联与地理隔离的区分,服务于感染性疾病与人畜共患病分布生态研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2017。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):许多新发感染是 RNA 病毒从动物宿主溢出所致。识别宿主对于预测感染风险的地理范围是必要的,但很少将动物物种以下的分类水平视为宿主,且只有自然界和方法学中的关键情况才能将病毒-宿主内在关联与简单的地理(共)隔离区分开来。我们在坦桑尼亚对啮齿动物 Mastomys natalensis 两个亚分类群的接触带进行了采样并做了详细的遗传特征分析。我们发现两种不同的沙粒病毒,Gairo 病毒和 Morogoro 病毒,各自在空间上局限于单一的 M. natalensis 亚分类群,仅在接触带中心共同出现。该中心的亚分类群间杂交以及 M. natalensis 优质栖息地的连续分布表明,两种病毒都有生态机会扩散到另一亚分类群的分布范围,但 d
【主题与分类】
主题标签:spatial genetics、Lassa fever、RNA virus、Gairo mammarenavirus、distribution ecology、Morogoro mammarenavirus、Mastomys natalensis、geographic range、zoonosis、Arenavirus。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.5n00k
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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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 630.2 KB。
数据说明
许多新发感染是由动物宿主溢出传播的RNA病毒引起的。识别宿主对于预测感染风险的地理范围至关重要,但很少考虑将动物物种以下的分类水平作为宿主,且仅有自然界的关键情况和研究方法论能够区分病毒与宿主的固有联系与简单的地理(共)隔离。我们在坦桑尼亚对啮齿动物纳塔尔乳鼠(Mastomys natalensis)两个亚分类群接触区进行了采样并详细进行了遗传特征分析。我们发现两种不同的沙粒病毒——盖罗病毒和莫罗戈罗病毒,各自在空间上局限于单一纳塔尔乳鼠亚分类群,仅在接触区中心共现。该中心的亚分类群间杂交以及纳塔尔乳鼠优质栖息地的连续性表明,两种病毒均有生态机会扩散至另一亚分类群的分布范围,但并未发生,这强烈暗示存在宿主内在屏障。此类屏障或可解释为何另一种由纳塔尔乳鼠传播的沙粒病毒——拉沙病毒的人类病例仅限于西非。
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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