数据:Wolbachia 在自然系统中增加 Plasmodium 感染易感性
与以往多基于人工转染蚊虫、聚焦中肠期寄生虫的研究不同,本数据采用完全自然的蚊虫–Wolbachia–Plasmodium 组合,测量寄生虫血症,以检验自然 Wolbachia 感染是否具有抑制寄生虫的特性

基本信息
资源简介
数据:Wolbachia 在自然系统中增加 Plasmodium 感染易感性
Data from: Wolbachia increases susceptibility to Plasmodium infection in a natural system
该数据集来自 Dryad,对应 2014 年关于 Wolbachia 与 Plasmodium 感染关系的研究。与以往多基于人工转染蚊虫、聚焦中肠期寄生虫的研究不同,本数据采用完全自然的蚊虫–Wolbachia–Plasmodium 组合,测量寄生虫血症,以检验自然 Wolbachia 感染是否具有抑制寄生虫的特性。数据可用于分析 Wolbachia 对 Plasmodium 感染强度、感染流行率及媒介能力的影响,并为评估长期共进化下 Wolbachia 转染蚊虫的控疟潜力提供参考(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2014。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目前关于 Wolbachia 对 Plasmodium 感染影响的看法几乎完全基于人工转染蚊子的数据。这项工作表明,Wolbachia 会降低蚊子中 Plasmodium 感染的强度,这提出了利用 Wolbachia 控制或限制疟疾传播的令人兴奋的可能性。自然 Wolbachia 感染是否具有相同的抑制寄生虫特性尚不清楚。然而,具有长期进化历史的 Wolbachia–蚊子组合是理解 Wolbachia 转染蚊子经过数代共进化后可能发生什么的关键。我们使用一个完全自然的蚊子–Wolbachia–Plasmodium 组合来研究这个问题。与以往大多数集中于量化 Plasmodium 中肠阶段的研究不同,我们获得了寄生虫血症的测量值,r
【主题与分类】
主题标签:symbiont-mediated protection、Oocysts、Wolbachia、infection intensity、Aedes.、Culex pipiens、infection prevalence、Sporozoites、vectorial competence。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.m3752
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.m3752
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- OpenDataLab:
数据集大小约 114.8 KB。
数据说明
目前关于沃尔巴克氏体对疟原虫感染影响的看法几乎完全基于人工转染蚊子的数据。这项工作表明,沃尔巴克氏体降低了蚊子中疟原虫感染的强度,这引发了利用沃尔巴克氏体控制或限制疟疾传播的激动人心的可能性。自然沃尔巴克氏体感染是否具有相同的寄生虫抑制特性尚不清楚。然而,具有长期进化历史的沃尔巴克氏体-蚊子组合对于理解经过数代共同进化后,转染沃尔巴克氏体的蚊子可能发生什么至关重要。我们使用一个完全自然的蚊子-沃尔巴克氏体-疟原虫组合来研究这个问题。与大多数先前研究集中于量化疟原虫中肠阶段不同,我们通过追踪感染至唾液腺阶段,获得了直接与传播相关的寄生虫血症测量值。我们表明,沃尔巴克氏体增加了淡色库蚊对遗疟原虫的易感性,显著提高了唾液腺阶段感染的流行率。
这种效应与蚊子体内沃尔巴克氏体的密度无关。这些结果表明,自然感染沃尔巴克氏体的蚊子实际上可能比未感染的蚊子更善于传播疟疾。
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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