淡水生态系统中禽类血吸虫检测与多样性评估的多源方法

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.21364116

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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。

数据集大小约 1.81 GB。

数据说明

为研究“淡水生态系统中禽类血吸虫（吸虫纲，血吸虫科）检测与多样性评估的多源方法”生成的原始Illumina MiSeq FASTQ文件。该研究评估并比较了三种互补方法用于检测淡水生态系统中的禽类血吸虫：(i) 针对自由生活寄生虫阶段和胞外DNA的环境水样eDNA宏条形码分析，(ii) 蜗牛组织宏条形码分析以检测潜伏感染，以及(iii) 蜗牛宿主的常规寄生虫学检查。该数据集包含从捷克共和国和斯洛伐克淡水生态系统中采集的环境水样、蜗牛组织样本和阳性对照中获得的ITS1–5.8S rDNA宏条形码序列。除原始双端FASTQ文件外，该存储库还包括样本元数据、样本标识符，以及用于Illumina测序过程中样本多重标记的相应正向和反向MID条形码引物组合。

这些数据旨在评估禽类血吸虫的多样性，并评价针对这些导致尾蚴性皮炎（游泳者瘙痒）的重要医学寄生虫的多种监测方法的效能。

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。