鲱鱼感染流行率数据,2007-2023,EVOS鲱鱼项目
该数据集来自EVOS鲱鱼项目,包含2007至2023年阿拉斯加威廉王子湾及Sitka参考种群的鲱鱼病原体感染流行率与强度数据

基本信息
资源简介
鲱鱼感染流行率数据,2007-2023,EVOS鲱鱼项目
Herring Infection Prevalence Data, 2007-2023, EVOS Herring Program
该数据集来自EVOS鲱鱼项目,包含2007至2023年阿拉斯加威廉王子湾及Sitka参考种群的鲱鱼病原体感染流行率与强度数据。数据以20个CSV表格文件呈现,记录鱼体长度、体重、VHSV、VEN和Ichthyophonus的阳性/阴性结果及病原载量,按年份和采样地点组织,另有一个汇总2007至2016年威廉王子湾感染流行率比值的CSV文件。数据可用于分析鲱鱼种群中多种病原体的感染动态、流行率变化及其与宿主生物学指标的关系(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该项目旨在评估2012至2023年威廉王子湾(PWS)鲱鱼种群中几种病原体(病毒性出血性败血症病毒(VHSV)、病毒性红细胞坏死(VEN)和Ichthyophonus)的流行率和强度。来自阿拉斯加Sitka的其他参考鲱鱼种群在PWS以外定期采样。数据集为20个逗号分隔值(csv)格式的表格数据文件,包含标准表头,包括鱼体长度、体重、每种病原体的阳性/阴性数据以及病原载量(如适用)。文件按年份(2012至2023年)和采样地点(Stika和PWS)组织。此外,一个单独的csv文件包含2007至2016年PWS的感染流行率比值(VHSV、VEN和Icthyophonus)汇总。2007至2011年的数据是在EVOS PWS鲱鱼疾病计划下收集的,项目编号为070819和10100132
【主题与分类】
主题标签:Clupea pallasii、Pacific herring, arenque del Pacífico、Ichthyophonus、disease、Pacific herring、Prince William Sound、Exxon Valdez、oil spill、Exxon Valdez Oil Spill Trustee Council、EVOSTC。本站分类:感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/10.24431_rw1k32b_20240405T202106Z
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://search.dataone.org/view/10.24431_rw1k32b_20240405T202106Z
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
该项目旨在评估2012年至2023年威廉王子湾(PWS)鲱鱼种群中几种病原体(病毒性出血性败血症病毒(VHSV)、病毒性红细胞坏死病(VEN)及Ichthyophonus)的流行率和感染强度。来自阿拉斯加锡特卡的其他参考鲱鱼种群在PWS以外区域定期采样。数据集包含20个逗号分隔值(csv)格式的表格数据文件,具有标准表头,包括鱼体长度、体重、每种病原体的阳性/阴性数据以及适用时的病原体载量。文件按年份(2012年至2023年)和采样地点(锡特卡和PWS)组织。此外,一个单独的csv文件包含2007年至2016年PWS感染流行率(VHSV、VEN和Ichthyophonus)的汇总。2007年至2011年的数据是在EVOS PWS鲱鱼疾病计划下收集的,项目编号为070819和10100132-I。这些数据是埃克森瓦尔迪兹溢油受托人委员会鲱鱼计划的一部分,项目编号为070819、10100132-I、12120111-K-21120111-K,该计划是一项多方面的研究,旨在确定为何威廉王子湾的鲱鱼种群自20世纪90年代初以来持续低迷。
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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