高山树蛙对壶菌病真菌感染的生存、基因与代谢响应数据集

该数据集来自 search.dataone.org,围绕高山树蛙(Litoria verreauxii alpina)对真菌性皮肤病壶菌病的响应,包含两个同期受控感染实验的多组相互关联数据

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基因组预测diseasefungusLitoria verreauxii alpinaBatrachochytrium dendrobatidisfrogchytridiomycosisalpine tree frog
Survival, gene and metabolite responses of Litoria verreauxii alpina frogs to fungal disease chytridiomycosis

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

高山树蛙对壶菌病真菌感染的生存、基因与代谢响应数据集

Survival, gene and metabolite responses of Litoria verreauxii alpina frogs to fungal disease chytridiomycosis

该数据集来自 search.dataone.org,围绕高山树蛙(Litoria verreauxii alpina)对真菌性皮肤病壶菌病的响应,包含两个同期受控感染实验的多组相互关联数据。实验将来自多个种群(其中一个种群在进化上未接触过壶菌病)的 406 只未感染、人工饲养的高山树蛙暴露于病原体 Batrachochytrium dendrobatidis,考察不同种群与窝别间的生存结局和临床病原负荷,以及个体宿主组织对壶菌病的响应。数据可用于研究两栖动物对壶菌病的抗性演化与病理生理机制(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):请注意,这些数据也被另一篇出版物引用。请见 406 只未感染、人工饲养的高山树蛙(Litoria verreauxii alpina)暴露于病原体 Batrachochytrium dendrobatidis,进行了两个同期且受控的感染实验。我们研究了(A)不同种群与窝别之间的生存结局和临床病原负荷,以及(B)个体宿主组织对壶菌病的响应。在此我们提供与这些暴露实验相关的多个相互关联的数据集,包括

【主题与分类】

主题标签:disease、fungus、Litoria verreauxii alpina、Batrachochytrium dendrobatidis、frog、chytridiomycosis、alpine tree frog。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A30f4016ea9aadeec4e6d608d8cdd52a77a45982f2f8abaaac12df914c7ec4822

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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

请注意,这些数据在另一篇出版物中也有引用。请参见 http://dx.doi.org/10.1111/mec.14493。真菌性皮肤病——壶菌病已导致全球数百种两栖动物物种灾难性减少和灭绝,但进化出抗性的潜力及其潜在的病理生理机制仍知之甚少。我们在两项同时进行的对照感染实验中,将来自多个种群(其中一个种群在进化上对壶菌病无经验)的406只未接触过病原体、人工饲养的高山树蛙(Litoria verreauxii alpina)暴露于病原体Batrachochytrium dendrobatidis。我们研究了(A)各种群和窝次之间的生存结果和临床病原体负荷,以及(B)个体宿主组织对壶菌病的反应。在此,我们展示了与这些暴露实验相关的多个相互关联的数据集,包括来自实验A的355只动物的动物信号特征、生存和病原体负荷,以及以下……

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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