美国北卡罗来纳州两栖爬行动物中蛙病毒、蛙壶菌、蝾螈壶菌及蛇真菌的流行率

近年来,人们对报告这些病原体发生情况的兴趣日益增加。美国北卡罗来纳州拥有丰富的两栖动物和爬行动物多样性,并且是蝾螈物种最丰富的美国州

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基因组分类感染性疾病两栖动物爬行动物RanavirusBatrachochytriumOphidiomyces流行率
Prevalence of Ranavirus, Batrachochytrium dendrobatidis, B. salamandrivorans, and Ophidiomyces ophiodiicola in Amphibians and Reptiles of North Carolina, USA

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

美国北卡罗来纳州两栖爬行动物中蛙病毒、蛙壶菌、蝾螈壶菌及蛇真菌的流行率

近年来,人们对报告这些病原体发生情况的兴趣日益增加。美国北卡罗来纳州拥有丰富的两栖动物和爬行动物多样性,并且是蝾螈物种最丰富的美国州

Prevalence of Ranavirus, Batrachochytrium dendrobatidis, B. salamandrivorans, and Ophidiomyces ophiodiicola in Amphibians and Reptiles of North Carolina, USA

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病毒性病原体Ranavirus(Rv)和真菌性病原体Batrachochytrium dendrobatidis(Bd)、B. salamandrivorans(Bsal)以及Ophidiomyces ophiodiicola(Oo)可感染两栖动物和爬行动物。近年来,人们对报告这些病原体发生情况的兴趣日益增加。美国北卡罗来纳州拥有丰富的两栖动物和爬行动物多样性,并且是蝾螈物种最丰富的美国州。我们评估了北卡罗来纳州两栖动物和爬行动物中Rv、Bd、Bsal和Oo的流行率,样本具有广泛的分类学和地理代表性。使用标准化方法,对718只两栖动物和254只爬行动物进行了非致死性皮肤拭子采样,其中大多数是在北卡罗来纳州各地野外捕获的,也有一些来自北卡罗来纳自然科学博物馆和北卡罗来纳州立大学兽医学院活体收藏的圈养个体。

【主题与分类】

主题标签:感染性疾病、两栖动物、爬行动物、Ranavirus、Batrachochytrium、Ophidiomyces、流行率。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/sha256%3Aa8bb1facdadf146a2a8ea778b57cc36b996bdc7216a94de7790aea3dca4195cf

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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。

数据说明

病毒性病原体蛙病毒(Ranavirus,Rv)和真菌性病原体蛙壶菌(Batrachochytrium dendrobatidis,Bd)、蝾螈壶菌(B. salamandrivorans,Bsal)及蛇真菌病原体(Ophidiomyces ophiodiicola,Oo)可感染两栖动物和爬行动物。近年来,人们对报告这些病原体发生情况的兴趣日益增加。美国北卡罗来纳州两栖动物和爬行动物多样性丰富,尤其是蝾螈物种数量在美国各州中最多。我们对北卡罗来纳州两栖动物和爬行动物在广泛的分类学和地理代表性样本中评估了Rv、Bd、Bsal和Oo的流行率。采用标准化方法,从718只两栖动物和254只爬行动物中采集了非致死性皮肤拭子,其中大多数是在北卡罗来纳州各地野外捕获的,也有一些是来自北卡罗来纳自然科学博物馆和北卡罗来纳州立大学兽医学院活体收藏的圈养个体。通过定量聚合酶链反应测定拭子中Rv、Bd、Bsal或Oo DNA的存在和数量……

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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