Wolbachia增加自然系统中Plasmodium感染的易感性

与以往多关注Plasmodium中肠阶段的研究不同,本数据提供了寄生虫血症的测量结果,并涵盖感染流行率、感染强度、卵囊和子孢子等指标

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其他分类vectorial competenceinfection prevalenceOocystsCulex pipiensSporozoitesWolbachiasymbiont-mediated protectionAedes.infection intensity
Wolbachia increases susceptibility to Plasmodium infection in a natural system

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Wolbachia增加自然系统中Plasmodium感染的易感性

Wolbachia increases susceptibility to Plasmodium infection in a natural system

该数据集来自search.dataone.org,聚焦Wolbachia对Plasmodium感染的影响,采用完全自然的蚊子-Wolbachia-Plasmodium组合开展研究。与以往多关注Plasmodium中肠阶段的研究不同,本数据提供了寄生虫血症的测量结果,并涵盖感染流行率、感染强度、卵囊和子孢子等指标。数据可用于探究自然Wolbachia感染是否具有抑制寄生虫的特性,以及长期共进化对Wolbachia-蚊子组合的影响,为评估Wolbachia转染蚊子多代共进化后的效果提供参考(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目前关于Wolbachia对Plasmodium感染影响的看法几乎完全基于人工转染蚊子的数据。这项工作表明,Wolbachia降低了蚊子中Plasmodium感染的强度,从而提出了利用Wolbachia控制或限制疟疾传播的令人兴奋的可能性。自然Wolbachia感染是否具有相同的抑制寄生虫特性尚不清楚。然而,具有长期进化历史的Wolbachia-蚊子组合对于理解Wolbachia转染蚊子经过数代共进化后可能发生的情况至关重要。我们使用一个完全自然的蚊子-Wolbachia-Plasmodium组合来研究这个问题。与大多数以往集中于量化Plasmodium中肠阶段的研究不同,我们获得了寄生虫血症的测量结果

【主题与分类】

主题标签:vectorial competence、infection prevalence、Oocysts、Culex pipiens、Sporozoites、Wolbachia、symbiont-mediated protection、Aedes.、infection intensity。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aa8ebe86fe859817fa7a63fec8295bfc20d1c4047bc27271160872f1238f27a85

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aa8ebe86fe859817fa7a63fec8295bfc20d1c4047bc27271160872f1238f27a85

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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

目前关于沃尔巴克氏体对疟原虫感染影响的看法几乎完全基于人工转染蚊子的数据。这项工作表明,沃尔巴克氏体降低了蚊子中疟原虫感染的强度,这提出了利用沃尔巴克氏体控制或限制疟疾传播的令人兴奋的可能性。自然沃尔巴克氏体感染是否具有相同的寄生虫抑制特性尚不清楚。然而,具有长期进化历史的沃尔巴克氏体-蚊子组合对于理解沃尔巴克氏体转染蚊子经过数代共同进化后可能发生的情况至关重要。我们使用完全自然的蚊子-沃尔巴克氏体-疟原虫组合来研究这个问题。与大多数先前集中于量化疟原虫中肠阶段的研究不同,我们通过跟踪感染至唾液腺阶段,获得了直接与传播相关的寄生虫血症测量值。我们表明,沃…

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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