猫栉首蚤(猫蚤)微生物类群鉴定:广泛共感染及与媒介系统发育的关联
数据覆盖七个地点的 168 只蚤个体,可用于分析病原与共生真细菌群落随地点、qPCR 病原流行率及蚤遗传多样性的分布,服务于蚤过敏皮炎及 Bartonella、Rickettsia 等 zoonotic 病原传播相关的人医与兽医研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0

基本信息
资源简介
猫栉首蚤(猫蚤)微生物类群鉴定:广泛共感染及与媒介系统发育的关联
Identification of microbial taxa present in Ctenocephalides felis (cat flea) reveals widespread co-infection and associations with vector phylogeny
该数据集来自 search.dataone.org,围绕猫栉首蚤(Ctenocephalides felis,猫蚤)的微生物组展开,采用 16S Next Generation Sequencing 对来自自由 roaming 猫的蚤个体微生物组进行测序,并以 cox1 基因开展蚤系统发育分析。数据覆盖七个地点的 168 只蚤个体,可用于分析病原与共生真细菌群落随地点、qPCR 病原流行率及蚤遗传多样性的分布,服务于蚤过敏皮炎及 Bartonella、Rickettsia 等 zoonotic 病原传播相关的人医与兽医研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain De。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景 猫栉首蚤(Ctenocephalides felis,猫蚤)是全球猫和犬最常见的体外寄生虫。作为蚤过敏皮炎的病因以及两个属人畜共患病原体(Bartonella 和 Rickettsia spp.)的媒介,C. felis 微生物组对病原传播和媒介生存的影响对人类医学和兽医医学具有重大医学意义。本研究旨在检测来自多个地理位置的单个 C. felis 的致病性和共生真细菌微生物群落,并按地点、qPCR 病原流行率和蚤遗传多样性分析这些发现。方法 利用 16S Next Generation Sequencing (NGS) 对从自由 roaming 猫采集的蚤的微生物组进行测序,并使用 cox1 基因进行蚤系统发育分析。对来自七个地点内 168 只蚤个体的 NGS 数据进行了分析
【主题与分类】
主题标签:flea microbiome、Ctenocephalides felis、Flea。本站分类:皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A58f2d384f83c26126965deb0369feead735f47a03a2cb62f7eb8b489766bc2a2
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
背景 猫栉首蚤(Ctenocephalides felis),即猫蚤,是全球猫和犬最常见的体外寄生虫。作为蚤过敏性皮炎的病因以及两种人畜共患病原体属(巴尔通体属和立克次体属 spp.)的传播媒介,猫栉首蚤微生物组对病原体传播和媒介生存的影响对人类医学和兽医学均具有重要的医学意义。本研究旨在检测来自多个地理位置的单个猫栉首蚤的致病性和共生真细菌微生物群落,并按地点、qPCR病原体流行率和蚤遗传多样性分析这些发现。方法 利用16S下一代测序(NGS)对从自由 roaming 猫采集的蚤的微生物组进行测序,并使用cox1基因进行蚤的系统发育分析。对来自美国和英国七个地点的168只单个蚤的NGS数据进行了分析。鉴于历史上报道构成猫栉首蚤…的属存在不一致,
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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