重复暴露于眼吸虫Diplostomum pseudospathaceum寄生虫基因型对三刺鱼感染率与免疫的影响

脊椎动物的适应性免疫可在再次感染时增强对入侵病原体的抵抗力。但特定寄生虫基因型如何影响从先天免疫到适应性免疫的转变仍知之甚少

dataone
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基因组分类三刺鱼眼吸虫适应性免疫重复感染寄生虫基因型基因表达
The effect of repeated exposure to parasite genotypes of the eyefluke Diplostomum pseudospathaceum on infection rate and immunization in three-spined sticklebacks

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

重复暴露于眼吸虫Diplostomum pseudospathaceum寄生虫基因型对三刺鱼感染率与免疫的影响

脊椎动物的适应性免疫可在再次感染时增强对入侵病原体的抵抗力。但特定寄生虫基因型如何影响从先天免疫到适应性免疫的转变仍知之甚少

The effect of repeated exposure to parasite genotypes of the eyefluke Diplostomum pseudospathaceum on infection rate and immunization in three-spined sticklebacks

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):脊椎动物的适应性免疫可在再次感染时增强对入侵病原体的抵抗力。但特定寄生虫基因型如何影响从先天免疫到适应性免疫的转变仍知之甚少。在此,我们研究了遗传上不同的眼吸虫Diplostomum pseudospathaceum谱系的同源和异源暴露对三刺鱼(Gasterosteus aculeatus)适应性免疫基因表达模式的影响。我们发现,可观察到的差异在很大程度上归因于最终暴露,并且不存在重复感染D. pseudospathaceum的一般响应所特有的转录模式。最终暴露并未统一异源预暴露鱼的表达模式。有趣的是,异源最终暴露在经历同源预暴露的不同处理组之间显示出相似性。

【主题与分类】

主题标签:三刺鱼、眼吸虫、适应性免疫、重复感染、寄生虫基因型、基因表达。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aeebd059cf01ddf9f907d0bfe9075012899531f169d02bf4ddcde53b9bd15df53

使用许可:https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/。

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    • 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

脊椎动物的适应性免疫能够在再次感染时增强对入侵病原体的抵抗力。然而,特定寄生虫基因型如何影响从先天免疫向适应性免疫的转变,目前尚知之甚少。本研究探讨了基因型不同的眼吸虫Diplostomum pseudospathaceum谱系的同源与异源暴露对三刺鱼(Gasterosteus aculeatus)适应性免疫基因表达模式的影响。结果表明,可观察到的差异在很大程度上归因于最终暴露,且不存在针对D. pseudospathaceum重复感染的一般性应答所特有的转录模式。最终暴露并未使异源预暴露鱼类的表达模式趋于一致。有趣的是,异源最终暴露在不同处理组之间表现出相似性,而这些处理组均接受了同源预暴露。观察到的模式得到了寄生虫感染率的支持,并提示宿主免疫优化倾向于一种适应性免疫应答,该应答更有利于对抗寄生虫多样性而非特异性。

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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