新加坡库蚊中日本脑炎病毒的检测

该数据集来自 DANS Data Station Life Sciences,聚焦新加坡蚊媒黄病毒监测,源站描述涉及日本脑炎病毒(JEV)与西尼罗病毒(WNV)的潜在再发风险

DANS Data Station Life SciencesDANS Data Station Life Sciences
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基因组分类Medicine, Health and Life SciencesJapanese encephalitis virusFlavivirusesCulex mosquitoesSingapore
Detection of Japanese Encephalitis Virus in Culex mosquitoes in Singapore

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

新加坡库蚊中日本脑炎病毒的检测

Detection of Japanese Encephalitis Virus in Culex mosquitoes in Singapore

该数据集来自 DANS Data Station Life Sciences,聚焦新加坡蚊媒黄病毒监测,源站描述涉及日本脑炎病毒(JEV)与西尼罗病毒(WNV)的潜在再发风险。研究在新加坡设立四个哨点媒介监测点,从鸟类保护区采集的 Culex tritaeniorhynchus 中检出 JEV 基因 II 型,提示当地存在活跃传播;同时在 Culex spp.(vishnui 亚组)中检出类似越南 Quang Binh 病毒和中国 CxFV-LSFlaviV-A20-09 病毒的 Culex flavivirus。数据可用于蚊媒病毒检测与传播风险研究(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2016。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):蚊媒黄病毒是日益受到全球公共卫生关注的新发病原体,其地理分布范围迅速扩大,并受气候变化影响。日本脑炎病毒(JEV)和西尼罗病毒(WNV)因存在由候鸟导致再发和引入的风险而令人担忧。新加坡从未报告过 WNV 人间病例,JEV 人间病例在新加坡也罕见。为了解这些病毒构成的潜在风险,新加坡建立了四个哨点媒介监测点。本研究通过在一处鸟类保护区采集的 Culex tritaeniorhynchus 中检出 JEV 基因 II 型,揭示新加坡存在活跃的 JEV 传播。同时在 Culex spp.(vishnui 亚组)中检出一种 Culex flavivirus,类似于从越南 Culex tritaeniorhychus 中分离的 Quang Binh 病毒以及在中国分离的 CxFV-LSFlaviV-A20-09 病毒。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Japanese encephalitis virus、Flaviviruses、Culex mosquitoes、Singapore。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://lifesciences.datastations.nl/citation?persistentId=doi:10.17026/DANS-ZGP-M6S4

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    • 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。

数据说明

蚊媒黄病毒是日益受到全球公共卫生关注的新发病原体,其地理分布范围迅速扩大,加之气候变化的影响。日本脑炎病毒(JEV)和西尼罗病毒(WNV)因候鸟迁徙带来的再发和输入风险而令人担忧。新加坡从未报告过WNV人间病例,JEV人间病例也极为罕见。为了解这些病毒构成的潜在风险,新加坡设立了四个哨点媒介监测点。本研究发现,从一处鸟类保护区采集的三带喙库蚊中检测到JEV基因II型,表明新加坡存在活跃的JEV传播。同时在库蚊属(vishnui亚组)中检测到一种库蚊黄病毒,与越南三带喙库蚊中分离的Quang Binh病毒及中国分离的CxFV-LSFlaviV-A20-09病毒相似。未检测到WNV。本研究证明了监测在公共卫生中的重要作用,并证实尽管新加坡无人间病例报告,JEV仍在野生动物中循环。

监测、公共卫生与野生动物管理机构之间的协作,以及蚊虫种群控制,仍是降低乙型脑炎病毒在鸟类与蚊虫之间地方性流行循环中传播风险的关键措施。

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

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