PRJNA1269522：城市-森林交界处黄热病的演化与溢出动态

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1269522

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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

在美洲暴发最大规模黄热病疫情十年后，该病毒在新热带灵长类宿主体内的流行病学动态仍不明确。利用地面和冠层水平的昆虫学调查、系统性灵长类动物尸体监测以及非靶向宏基因组学方法，我们重建了2017—2018年疫情暴发期间，位于圣保罗大都市区内一片86公顷大西洋森林残存斑块中的一次森林型黄热病毒（YFV）暴发。我们从受感染的非人灵长类组织和蚊虫混合样本中获得了病毒基因组数据。测序reads被比对至YFV参考基因组，以恢复病毒编码区并支持系统发育与进化分析。该数据集有助于增进对森林环境中YFV传播动态的理解，并可为南美洲流行地区的基因组监测和疫情应对策略提供参考。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。