寄生虫与宿主嗅觉:感染单殖吸虫的呆头鲦鱼化学感受性能下降
研究通过 electro-olfactography(EOG)比较感染与未感染宿主对食物线索 L-alanine 和同类线索 taurocholic acid 的神经反应,并比较嗅觉上皮的总体形态差异

基本信息
资源简介
寄生虫与宿主嗅觉:感染单殖吸虫的呆头鲦鱼化学感受性能下降
Parasites and a host's sense of smell: reduced chemosensory performance of fathead minnows (Pimephales promelas) infected with a monogenean parasite
该数据集来自 search.dataone.org,围绕呆头鲦鱼(Pimephales promelas)感染单殖吸虫 Dactylogyrus olfactorius 后的嗅觉敏锐度展开。研究通过 electro-olfactography(EOG)比较感染与未感染宿主对食物线索 L-alanine 和同类线索 taurocholic acid 的神经反应,并比较嗅觉上皮的总体形态差异。数据可用于分析寄生虫感染对宿主化学感受性能的影响,以及感染后不同时间点嗅觉反应的差异(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):1. 寄居于宿主中枢神经系统内的寄生虫有可能降低宿主性能的多种组分,但此类效应很少被评估。2. 我们评估了实验感染单殖吸虫 Dactylogyrus olfactorius 的呆头鲦鱼(Pimephales promelas)的嗅觉敏锐度,该寄生虫的成虫生活在宿主的嗅觉腔内。3. 通过评估 electro-olfactography(EOG)对指示食物存在(L-alanine)或同类存在(taurocholic acid)的化学刺激的神经反应,比较了感染与未感染宿主的嗅觉敏锐度。我们还比较了感染与未感染鲦鱼嗅觉上皮总体形态的差异。4. 在暴露后 30 天,感染与未感染鲦鱼对两种线索类型的 EOG 反应差异不显著。到第 60 天和第 9
【主题与分类】
主题标签:electro-olfactography、Parasitism、Pimephales promelas、fish olfaction、Dactylogyrus olfactorius。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ae75efdf4e7f483cc5c0e707989655d2811d4b947150fe1c819bc8c59d6756a16
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
- 寄生于宿主中枢神经系统内的寄生虫有可能降低宿主多方面表现,但此类影响鲜有评估。2. 我们评估了实验感染单殖吸虫Dactylogyrus olfactorius的黑头呆鱼(Pimephales promelas)的嗅觉敏锐度,该寄生虫成虫寄居于宿主的嗅觉腔内。3. 通过检测电嗅觉图(EOG)对指示食物存在(L-丙氨酸)或同种个体存在(牛磺胆酸)的化学刺激的神经反应,比较了感染与未感染宿主的嗅觉敏锐度。我们还比较了感染与未感染呆鱼嗅觉上皮的大体形态差异。4. 在暴露后30天,感染与未感染呆鱼对两种线索类型的EOG反应差异不显著。到第60天和90天时,伴随着嗅觉腔内寄生虫强度增加两倍,感染呆鱼的EOG反应比对照组低70-90%。当受感染的鱼用杀虫剂(Prazipro)治疗后,嗅觉敏锐度在治疗后第7天恢复到对照水平。5.
观察到的嗅觉灵敏度下降,最合理的解释是受感染鱼的嗅囊上覆盖的纤毛密度降低,或是覆盖嗅囊的黏液细胞密度随之增加。这些形态学变化可能源于单个虫体附着和摄食的直接影响,也可能与宿主反应相关的间接效应有关。我们的结果表明,黑头呆鱼感染一种常见的单殖吸虫会降低嗅觉灵敏度。寄生虫诱导的嗅觉性能干扰可能会削弱鱼类探测或响应源自食物、捕食者、竞争者或配偶的化学线索的能力。
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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