非洲水牛寄生虫群落纵向研究：共感染对群落成员的影响

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A6fcb348f83840bc66d9dca4485d088286c6240623f8e39a750a5b2be32c06bb5

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

1. 实验室环境下的实验研究已证明，寄生虫相互作用在塑造寄生虫群落中起着关键作用。这些相互作用的总和可以对个体宿主产生多样化的影响，并影响种群层面的疾病出现和持续存在。2. 对于野外寄生虫相互作用影响的预测框架仍然难以实现，这主要是因为对自由放养宿主寄生虫群落的纵向或实验数据有限。3. 这项为期四年的研究追踪了自由放养非洲水牛（Syncerus caffer）群体中的血寄生虫群落。我们使用基于PCR的诊断技术检测到了11种血寄生虫的感染，并利用广义线性混合模型分析了感染模式的驱动因素，以理解宿主特征和季节对感染可能性的作用。我们测试了（1）其他血寄生虫（同一群落内）共感染的影响，以及（2）感染不同组织类型的寄生虫（跨群落）的影响。4.

我们发现，在 guild 内共感染是预测水牛血液寄生虫感染的最强因素；但季节和宿主特征也具有重要影响。相比之下，利用不同组织的寄生虫跨 guild 对血液寄生虫感染影响的证据较弱。5. 这些结果为共感染在决定自由生活哺乳动物宿主血液寄生虫感染模式中的作用提供了细致入微的视角。我们的发现表明，感染单一组织类型的寄生虫之间的相互作用在决定感染模式中发挥作用。

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。