Aspergillus viridinutans复合种（Fumigati组）物种边界研究：可种间杂交的机会性人畜病原
该数据集围绕Aspergillus viridinutans复合种（AVSC）的物种边界问题，汇集来自六大洲的110株临床与环境菌株，基于4至6个基因位点的DNA测序、生物学亲和性测试及子囊孢子形态特征进行表征
基本信息
资源简介
Aspergillus viridinutans复合种（Fumigati组）物种边界研究：可种间杂交的机会性人畜病原
Unravelling species boundaries in the Aspergillus viridinutans complex (section Fumigati): opportunistic human and animal pathogens capable of interspecific hybridization
该数据集围绕Aspergillus viridinutans复合种（AVSC）的物种边界问题，汇集来自六大洲的110株临床与环境菌株，基于4至6个基因位点的DNA测序、生物学亲和性测试及子囊孢子形态特征进行表征。数据可用于多物种合并模型下的物种界定、种间杂交能力评估，以及机会性病原真菌的鉴定与分类研究，对理解抗真菌药物耐药和难治性感染的物种基础具有参考价值（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）：尽管Aspergillus fumigatus是侵袭性曲霉病的主要病原，但越来越多的感染由其隐存种引起，尤其是A. lentulus和A. viridinutans复合种（AVSC）。由于抗真菌药物耐药和难治性感染，它们的鉴定具有临床相关性。AVSC内的物种边界尚未解决，因为大多数物种形态一致并在体外产生种间杂种。来自六大洲的临床和环境菌株（n = 110）通过4至6个基因位点的DNA测序进行了表征。测试了主要系统发育分支内和分支间的生物学相容性，并表征了子囊孢子形态。基于多物种合并模型（MSC）的物种界定方法支持识别十个物种，包括一个新种。确认四个物种为机会性病
【主题与分类】
主题标签：Aspergillus parafelis、Aspergillus felis、Aspergillus frankstonensis、Aspergillus pseudofelis、invasive aspergillosis、Neosartorya udagawae、Scanning electron microscopy、Neosartorya indohii、soil fungi、Aspergillus viridinutans。本站分类：感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A4d4368c50508c595f98f47c0a8e912f6f4e4530adde9459fff00569a215f8240
使用许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
尽管烟曲霉是侵袭性曲霉病的主要病原体，但由其隐存种引起的感染日益增多，尤其是慢曲霉（A. lentulus）和绿曲霉复合种（AVSC）。由于存在抗真菌药物耐药性和难治性感染，其鉴定具有临床相关性。AVSC中的物种界限尚未解决，因为大多数物种形态一致，并在体外产生种间杂种。来自六大洲的临床和环境菌株（n = 110）通过4至6个基因座的DNA测序进行了表征。测试了主要系统发育分支内和分支间的生物学相容性，并表征了子囊孢子形态。基于多物种合并模型（MSC）的物种界定方法支持识别10个物种，包括一个新种。确认四个物种为机会性病原体；已知乌达加瓦曲霉（A. udagawae）次之，猫曲霉（A. felis）和假绿曲霉（A. pseudoviridinutans）为机会性人类…
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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