六只鬃狮蜥实验性暴露于Nannizziopsis guarroi的生前诊断结果

该数据集记录了六只成年鬃狮蜥(Pogona vitticeps)沿背中线局部暴露于Nannizziopsis guarroi后,在五个月内随临床皮肤病变发展而系列采样的生前诊断结果

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基因组分类MycologyLizardsVeterinary diagnostics
Antemortem diagnostic results for six bearded dragons (<em>Pogona vitticeps</em>) experimentally exposed to <em>Nannizziopsis guarroi</em>

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

六只鬃狮蜥实验性暴露于Nannizziopsis guarroi的生前诊断结果

Antemortem diagnostic results for six bearded dragons ( Pogona vitticeps ) experimentally exposed to Nannizziopsis guarroi

该数据集记录了六只成年鬃狮蜥(Pogona vitticeps)沿背中线局部暴露于Nannizziopsis guarroi后,在五个月内随临床皮肤病变发展而系列采样的生前诊断结果。数据涵盖真菌培养、qPCR和NGS三种检测方法的阳性与阴性结果,用于评估这些检测方法在临床病例中的性能。该数据集可支持蜥蜴真菌性皮炎诊断方法的比较研究,以及相关兽医诊断技术的性能分析(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):多种真菌诊断检测方法可在临床病例中检测到Nannizziopsis guarroi——蜥蜴真菌性皮炎的病原,但这些检测方法的临床性能尚未得到探索。六只成年鬃狮蜥沿背中线局部暴露于N. guarroi,并在五个月内随临床皮肤病变发展而系列采样。数据呈现了真菌培养、qPCR和NGS的阳性与阴性诊断检测结果。,# 六只鬃狮蜥(Pogona vitticeps)实验性暴露于Nannizziopsis guarroi的生前诊断结果 数据集DOI:10.5061/dryad.n02v6wx9c 数据和文件结构描述 文件和变量 文件:Supplementary_file_1-2.pdf 描述:Â 六只鬃狮蜥(Pogona vitticeps)实验性暴露于*Nannizziops

【主题与分类】

主题标签:Mycology、Lizards、Veterinary diagnostics。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Af90ec911bf3827989ae7a0f5cecc0dce1bd353d28122ffd5e2ea769f4143b020

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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

几种真菌诊断方法可在临床病例中检测到Nannizziopsis guarroir,即蜥蜴真菌性皮炎的病原体,但这些方法的临床性能尚待探索。六只成年鬃狮蜥沿背中线局部暴露于N. guarroi,并在五个月内随着临床皮肤病变的发展进行连续采样。本文呈现了真菌培养、qPCR和NGS阳性与阴性的诊断检测结果。,,# 六只实验性暴露于Nannizziopsis guarroi的鬃狮蜥(Pogona vitticeps)的死前诊断结果 数据集DOI:10.5061/dryad.n02v6wx9c ## 数据与文件结构说明 ### 文件与变量 #### 文件:Supplementary_file_1-2.pdf **说明:**六只实验性暴露于Nannizziopsis guarroi的鬃狮蜥(Pogona vitticeps)的死前诊断结果。缩写包括:DPIE = 初始暴露后天数;FC = 真菌培养,PE = 暴露前;NGS = 下一代测序;qPCR = 定量聚合酶链反应,+ = 阳性,- = 阴性,C = 污染物,NP = 未进行。,

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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