功能性脊椎动物类群多样性、蜱传病原体生态学与遗传多样性

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦莱姆病系统中功能性脊椎动物类群、蜱传病原体生态学与病原体遗传多样性

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基因组预测Community ecologyDisease ecologyBiodiversityBorrelia burgdorferiZoonosesFunctional groups
Functional vertebrate group diversity, tick-borne pathogen ecology and genetic diversity

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

功能性脊椎动物类群多样性、蜱传病原体生态学与遗传多样性

Functional vertebrate group diversity, tick-borne pathogen ecology and genetic diversity

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦莱姆病系统中功能性脊椎动物类群、蜱传病原体生态学与病原体遗传多样性。研究在破碎化景观中调查蜱与脊椎动物,评估多种疾病风险指标,分析功能类群与病原体遗传多样性如何影响传播及人类疾病风险。数据可用于探讨生物多样性丧失与人畜共患病传播的关系,以及宿主类群丰富度对媒介密度和感染率的预测作用(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):人为土地利用变化已导致显著的生物多样性丧失,影响生态系统功能,并对人畜共患病传播产生尚未解决的后果。功能多样性研究不足,但可能对理解生物多样性的作用很重要,因为许多人畜共患病系统由在疾病传播中具有不同作用的物种维持。在此,我们探讨功能类群和病原体遗传多样性如何影响莱姆病系统内的传播和人类疾病风险。我们的野外和分子生态学研究考察了破碎化景观中的蜱和脊椎动物,并评估了多种疾病风险指标。对于预测媒介和感染媒介密度,啮齿动物宿主丰富度具有正向效应且最为重要,但媒介感染率最好由啮齿动物和捕食者丰富度共同预测,这反映了 h

【主题与分类】

主题标签:Community ecology、Disease ecology、Biodiversity、Borrelia burgdorferi、Zoonoses、Functional groups。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aea0631d18c7de7bd73cf0c023bdf3eb51eb733cb596a5c57dc312cfe26ef586d

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

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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

人为土地利用变化已导致生物多样性显著丧失,影响生态系统功能,并对人畜共患疾病传播产生尚未明确的后果。功能多样性研究不足,但在理解生物多样性作用方面可能具有重要意义,因为许多人畜共患疾病系统由在疾病传播中扮演不同角色的物种所维持。在此,我们探讨莱姆病系统内功能群和病原体遗传多样性如何影响传播和人类疾病风险。我们的野外与分子生态学研究考察了破碎化景观中的蜱类和脊椎动物,并评估了多种疾病风险指标。对于预测媒介蜱和感染媒介蜱的密度,啮齿类宿主丰富度具有正向效应且最为重要,但媒介蜱感染率的最佳预测因子是啮齿类和捕食者丰富度的共同作用,这反映了间接效应可能如何改变蜱-宿主相互作用和疾病风险。这些结果表明……,地点:美国加利福尼亚州。

时间段:2017-2020年 主要研究分类群:太平洋硬蜱、人畜共患细菌病原体、大型脊椎动物、蜥蜴和啮齿动物群落 方法:我们采集了太平洋硬蜱并检测其是否携带伯氏疏螺旋体(莱姆病的致病因子)。我们还对伯氏疏螺旋体的外表面蛋白C(ospC)基因进行了基因分型。此外,我们在4年间对加利福尼亚北部14个地点的野生动物变量进行了测量。方法包括搜寻宿主蜱的调查、野生动物相机诱捕、啮齿动物标记重捕调查和蜥蜴标记重捕调查。,# 功能性脊椎动物类群多样性、蜱传病原体生态学与遗传多样性 数据集DOI:10.5061/dryad.vdncjsz61 ## 数据与文件结构说明 本存储库包含完整数据集,并包含用于分析数据以准备相关手稿的代码。所有缺失数据均标注为“NA”。**说明

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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