欧亚金翅雀感染或未感染禽疟疾的谷胱甘肽数据
该数据集来自 search.dataone.org,收录欧亚金翅雀在感染或未感染禽疟疾状态下的谷胱甘肽相关数据。源站描述指出,禽血孢子虫寄生虫全球分布且宿主范围广,宿主感染后可通过抗性降低寄生虫负荷或通过耐受性限制寄生虫血症严重程度,而氧化应激在宿主抗性与耐受性及其有害终点中起关键作用

基本信息
资源简介
欧亚金翅雀感染或未感染禽疟疾的谷胱甘肽数据
Glutathione data of Eurasian siskins either infected with avian malaria or not
该数据集来自 search.dataone.org,收录欧亚金翅雀在感染或未感染禽疟疾状态下的谷胱甘肽相关数据。源站描述指出,禽血孢子虫寄生虫全球分布且宿主范围广,宿主感染后可通过抗性降低寄生虫负荷或通过耐受性限制寄生虫血症严重程度,而氧化应激在宿主抗性与耐受性及其有害终点中起关键作用。该数据可用于研究宿主与寄生虫之间的氧化应激军备竞赛,特别是谷胱甘肽在宿主抗氧化防御与寄生虫维持还原环境之间的动态平衡(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):禽血孢子虫寄生虫在全球广泛分布,宿主范围广泛。当感染时,宿主可以降低寄生虫负荷(抗性)和/或限制寄生虫血症的严重程度(耐受性)。已知氧化应激在宿主的抗性和耐受性及其有害终点中起关键作用。这一悖论背后的理由在于活性氧(ROS)的双重作用:它们对宿主既有有益作用也有有害作用,而对寄生虫则大多有害。因此,寄生虫的利益是在宿主细胞内维持还原环境,而宿主则需要在产生ROS以消除寄生虫和维持足够抗氧化水平以保护自身组织之间保持精细平衡。这种动态就是我们所说的宿主-寄生虫氧化军备竞赛。在 thi
【主题与分类】
主题标签:Oxidative stress、Glutathione、Avian malaria。本站分类:感染/寄生虫病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Acbee77289a5b535eca4d02f4e23ca569da7f8747903aa15556e813878152724d
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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
禽类血孢子虫寄生虫在全球范围内广泛分布,宿主种类繁多。感染后,宿主可以降低寄生虫负荷(抵抗力)和/或限制寄生虫血症的严重程度(耐受性)。已知氧化应激在宿主的抵抗力和耐受性及其有害终点中发挥关键作用。这一悖论背后的逻辑在于活性氧(ROS)的双重作用:它们对宿主既可能有益也可能有害,而对寄生虫则基本上是有害的。因此,维持宿主细胞内的还原环境符合寄生虫的利益,而宿主则需要在生成ROS以清除寄生虫与维持足够的抗氧化水平以保护自身组织之间保持精细的平衡。这种动态就是我们所说的宿主-寄生虫氧化军备竞赛。
在本研究中,欧亚金翅雀(Spinus spinus)被实验性感染了Plasmodium ashfordi,以研究……,# 欧亚金翅雀感染或未感染禽疟疾的谷胱甘肽数据 数据集DOI:10.5061/dryad.n2z34tn8c ## 数据和文件结构描述 在感染禽疟疾后的第0、11、21和31天,测量了欧亚金翅雀血液中的总谷胱甘肽和氧化型谷胱甘肽。对对照鸟(即未感染鸟)在相同天数进行了相同的检测。 ### 文件和变量 #### 文件:Isaksson_et_al._Dryad.csv 描述: ##### 变量 * LABEL:血液样本ID * Ring No:鸟类ID * Sex:雌性或雄性 * treatment:C = 对照组,E = 实验组(感染疟疾) * day:自实验开始以来的天数,采血日,即第0、11、21或31天。 * GSHt (M):总谷胱甘肽浓度,单位为微摩尔 * GSSG(M):氧化型谷胱甘肽浓度,单位为微摩尔 * ratio:GSHt/GSSG之间的比值 * Parasitemia(%):寄生虫载量百分比 ## 代码/软件
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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