较高资源水平促进环境传播细菌性鱼类病原体毒力

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦水产养殖中由机会性病原体引发的感染性疾病。研究以环境传播的鱼类病原体 Flavobacterium columnare 为对象,在两种营养浓度下感染虹鳟(Oncorhynchus mykiss)和斑马鱼(Danio rerio),并设置三个感染

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Higher resource level promotes virulence in an environmentally transmitted bacterial fish pathogen

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

较高资源水平促进环境传播细菌性鱼类病原体毒力

Higher resource level promotes virulence in an environmentally transmitted bacterial fish pathogen

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦水产养殖中由机会性病原体引发的感染性疾病。研究以环境传播的鱼类病原体 Flavobacterium columnare 为对象,在两种营养浓度下感染虹鳟(Oncorhynchus mykiss)和斑马鱼(Danio rerio),并设置三个感染剂量及体外生长实验,以区分剂量与营养的作用。数据可用于分析环境营养水平对病原体毒力和宿主外生长的影响,支撑水产养殖病害预测与防控研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病已成为可持续水产养殖的主要制约因素,但人们对一大类病原体——机会性病原体——的关注却少得惊人。机会性病原体常能在宿主之外的环境中存活,其致病特征受环境变化影响。为检验环境营养水平如何影响毒力,我们使用环境传播的鱼类病原体 Flavobacterium columnare 的菌株,在两种不同营养浓度下感染虹鳟和斑马鱼。为区分剂量与营养的作用,我们使用了三个感染剂量并研究了细菌的体外生长。高营养浓度促进了病原体的毒力及其宿主外生长,在低毒力菌株中尤为显著。毒力的增加不能完全由较高营养条件下剂量增加来解释。

【主题与分类】

主题标签:Aquaculture、Virulence、flavobacterium columnare、nutrient、Oncorhynchus mykiss、Danio rerio、environment。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A4d4947f2a0dc3cc45a30cb30ce04af7d556f44f76a1c90effe34d0336caf9059

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A4d4947f2a0dc3cc45a30cb30ce04af7d556f44f76a1c90effe34d0336caf9059

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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

疾病已成为可持续水产养殖的主要制约因素,但人们对一大类病原体——机会性病原体的关注却明显不足。机会性病原体通常可在宿主之外的环境中持续存在,其致病特征受环境变化的影响。为检验环境营养水平如何影响毒力,我们使用柱状黄杆菌(Flavobacterium columnare)菌株——一种经环境传播的鱼类病原体——在两种不同营养浓度下感染虹鳟和斑马鱼。为区分剂量与营养的作用,我们使用了三种感染剂量,并研究了细菌的体外生长。高营养浓度促进了该病原体的毒力及宿主外生长,在低毒力菌株中尤为显著。毒力的增加无法完全由较高营养供给下剂量增加来解释,提示存在毒力因子激活。在水产养殖环境中,有机物的积累……

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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