浣熊接触网络预测狂犬病季节性暴发易感性与疫苗接种局限

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源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A1f12b7c81b92af8f8f61e5184e8b2985fee4cd163755c7b95a1335bef43a1ad8

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数据说明

1. 传染病传播往往取决于宿主种群的接触结构。尽管捕捉野生动物的接触结构通常具有挑战性，但新技术使生物学家能够获取野生动物社会接触的详细时间信息。在本研究中，我们利用网络模型研究了浣熊接触模式对狂犬病传播的影响。

2. 浣熊（Procyon lotor）在美国狂犬病的维持中发挥着重要作用。了解接触模式如何影响浣熊种群中狂犬病的传播，对于设计有效的控制措施以及防止向人类和其他动物传播至关重要。

3. 我们基于野生郊区浣熊种群 proximity logging 项圈的经验数据构建了接触网络的动态系统，然后模拟了狂犬病在这些网络上的传播。我们的接触网络纳入了浣熊互动的数量和持续时间。我们考虑了性别和季节导致的接触差异，以及短期熟识和长期关联。

浣熊在感染后可能表现出不同行为，包括攻击性（狂暴行为）和活动能力受损（迟钝行为）；该网络模型用于评估患狂犬病浣熊潜在行为变化的影响。我们还测试了不同疫苗接种覆盖率的效果。4. 我们的结果表明，当狂犬病进入郊区浣熊种群时，疾病暴发影响大多数种群的可能性很高。狂犬病暴发的规模以及狂犬病传播的速度均强烈取决于狂犬病被引入种群的一年中的时间。当患狂犬病浣熊种群中同时存在迟钝和狂暴行为时，其暴发规模和传播速度与因狂犬病感染而无行为变化时相似。5. 通过纳入 d

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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