Santa Catalina Island fox耳螨清除与肿瘤风险因素控制
研究通过随机野外试验评估杀螨剂治疗对耳螨流行率与感染强度、外耳炎、耵聍腺增生及螨特异性 IgG 和 IgE 抗体水平的影响，覆盖 2000-2015 年
基本信息
资源简介
Santa Catalina Island fox耳螨清除与肿瘤风险因素控制
Ear mite removal in the Santa Catalina Island fox (Urocyon littoralis catalinae): controlling risk factors for cancer development
该数据集来自 search.dataone.org，聚焦 Santa Catalina Island 上联邦濒危的 Island fox（Urocyon littoralis catalinae）耳螨（Otodectes cynotis）感染与耳道肿瘤问题。研究通过随机野外试验评估杀螨剂治疗对耳螨流行率与感染强度、外耳炎、耵聍腺增生及螨特异性 IgG 和 IgE 抗体水平的影响，覆盖 2000-2015 年。数据可用于分析耳螨控制与肿瘤风险因素的关系，支持疾病生态学、免疫学及野生动物管理研究（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）：耳螨（Otodectes cynotis）和耳道肿瘤在生活在南加州沿海 Santa Catalina Island 上的联邦濒危 Island fox（Urocyon littoralis catalinae）中高度流行。自 20 世纪 90 年代研究开始以来，几乎所有检查的狐狸都被发现感染耳螨，并且在约一半年龄 ≥ 4 岁的狐狸中检测到耵聍腺肿瘤（癌和腺瘤）。我们假设减少耳螨感染将减少外耳炎和耵聍腺增生——肿瘤发展的一个风险因素。在本研究中，我们进行了一项随机野外试验，以评估杀螨剂治疗对耳螨流行率和感染强度、外耳炎、耵聍腺增生以及螨特异性 IgG 和 IgE 抗体水平的影响。治疗在消除螨和减少耳炎方面非常有效
【主题与分类】
主题标签：Santa Catalina Island fox、Ectoparasite、Otodectes cynotis、disease ecology、ceruminous gland tumor、Immunology、tumor、Channel Island fox、2000-2015、ear mite treatment。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3Adfa7f86365e8e9584354c38e146f1c12c65448eb20c79b9dc0389d40c0d97759
使用许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
耳螨（犬耳痒螨）和耳道肿瘤在生活在南加州沿海圣卡塔利娜岛上的联邦濒危岛屿灰狐（Urocyon littoralis catalinae）中极为普遍。自20世纪90年代开展研究以来，几乎所有接受检查的狐狸均被发现感染耳螨，且在约半数年龄≥4岁的狐狸中检测到耵聍腺肿瘤（癌和腺瘤）。我们假设减少耳螨感染将减少外耳炎和耵聍腺增生——后者是肿瘤发生的危险因素。在本研究中，我们开展了一项随机野外试验，以评估杀螨剂治疗对耳螨感染率及感染强度、外耳炎、耵聍腺增生以及螨特异性IgG和IgE抗体水平的影响。治疗在消除螨虫、减少外耳炎和耵聍腺增生方面非常有效，且未感染狐狸的螨特异性IgG抗体水平显著较低。在为期六个月的研究期间，慢性感染且未经治疗的狐狸的耵聍腺增生有所增加。
我们的结果提供了有力的证据，表明杀螨治疗是减少耳螨的有效手段，而清除螨虫反过来又能减少圣卡塔利娜岛狐狸的耳部病变和螨特异性IgG抗体水平。这项研究加深了我们对导致耵聍腺肿瘤的潜在发病机制的理解，并有助于为影响物种保护的管理决策提供依据。
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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