非洲水牛寄生虫群落纵向研究数据

该数据集来自一项为期四年的非洲水牛(Syncerus caffer)血寄生虫群落纵向研究,采用PCR诊断技术检测11种血寄生虫的感染情况,并利用广义线性混合模型分析宿主特征与季节对感染概率的影响,同时检验共感染对寄生虫群落组成的作用

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其他预测Anaplasma phagocytophiliumGLMMRhipicephalus spp.AnaplasmaTheileriaAnaplasma marginaleAnaplasma sp Omatjenneparasite ecologySyncerus cafferAmblyomma hebraeumAnaplasma centralehaemoparasite
Data from: Within guild co-infections influence parasite community membership: a longitudinal study in African Buffalo

基本信息

模态
其他
大小
0.000300703 GB
任务类型
预测
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

非洲水牛寄生虫群落纵向研究数据

Data from: Within guild co-infections influence parasite community membership: a longitudinal study in African Buffalo

该数据集来自一项为期四年的非洲水牛(Syncerus caffer)血寄生虫群落纵向研究,采用PCR诊断技术检测11种血寄生虫的感染情况,并利用广义线性混合模型分析宿主特征与季节对感染概率的影响,同时检验共感染对寄生虫群落组成的作用。数据可用于研究野生宿主寄生虫群落的感染模式、共感染关系及其驱动因素,为寄生虫生态学与感染性疾病预测提供基础(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):1. 实验室环境下的实验研究已证明寄生虫相互作用在塑造寄生虫群落中起关键作用。这些相互作用的综合效应可对个体宿主产生多种影响,并影响疾病在种群层面的出现与持续。2. 对于野生环境中寄生虫相互作用效应的预测框架仍难以建立,主要原因是关于自由放养宿主寄生虫群落的纵向或实验数据有限。3. 这项为期四年的研究追踪了自由放养非洲水牛(Syncerus caffer)的血寄生虫群落。我们利用基于PCR的诊断技术检测到11种血寄生虫的感染,并使用广义线性混合模型分析感染模式的驱动因素,以了解宿主特征和季节对感染可能性的作用。我们检验了(1)共-

【主题与分类】

主题标签:Anaplasma phagocytophilium、GLMM、Rhipicephalus spp.、Anaplasma、Theileria、Anaplasma marginale、Anaplasma sp Omatjenne、parasite ecology、Syncerus caffer、Amblyomma hebraeum。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.vq61n

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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 300.7 KB。

数据说明

  1. 实验室环境下的实验研究已证明,寄生虫相互作用在塑造寄生虫群落中起着关键作用。这些相互作用的总和可以对个体宿主产生多样化的影响,并影响种群层面的疾病出现和持续存在。2. 对于野外寄生虫相互作用影响的预测框架仍然难以实现,这主要是因为对自由放养宿主寄生虫群落的纵向或实验数据有限。3. 这项为期四年的研究追踪了自由放养非洲水牛(Syncerus caffer)群体中的血寄生虫群落。我们使用基于PCR的诊断技术检测到了11种血寄生虫的感染,并利用广义线性混合模型分析了感染模式的驱动因素,以理解宿主特征和季节对感染可能性的作用。我们测试了(1)其他血寄生虫(同一群落内)共感染的影响,以及(2)感染不同组织类型的寄生虫(跨群落)的影响。4.

我们发现,在 guild 内共感染是预测水牛血液寄生虫感染的最强因素;但季节和宿主特征也具有重要影响。相比之下,利用不同组织的寄生虫跨 guild 对血液寄生虫感染影响的证据较弱。5. 这些结果为共感染在决定自由生活哺乳动物宿主血液寄生虫感染模式中的作用提供了细致入微的视角。我们的发现表明,感染单一组织类型的寄生虫之间的相互作用在决定感染模式中发挥作用。

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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