塔斯马尼亚鸭嘴兽调查数据(1901-2009)

该数据集收录了塔斯马尼亚鸭嘴兽的历史捕获与观察记录,时间跨度为1901至2009年,用于研究由真菌病原体Mucor amphibiorum引起的mucormycosis病的空间与时间分布及其对鸭嘴兽的影响

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文本分类Species Presence/AbundanceFaunaSpecimens
Platypus Survey Data, Tasmania (1901 - 2009)

基本信息

模态
文本
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

塔斯马尼亚鸭嘴兽调查数据(1901-2009)

Platypus Survey Data, Tasmania (1901 - 2009)

该数据集收录了塔斯马尼亚鸭嘴兽的历史捕获与观察记录,时间跨度为1901至2009年,用于研究由真菌病原体Mucor amphibiorum引起的mucormycosis病的空间与时间分布及其对鸭嘴兽的影响。数据包含2008至2009年活体捕捉调查中记录的疾病传播、流行与持续情况,以及捕获个体的性别、年龄、体型、健康和换毛状况等信息。该数据可用于分析疾病历史分布与流行率,并探讨mucormycosis对鸭嘴兽血液学等健康指标的影响(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):由真菌病原体Mucor amphibiorum引起的真菌病mucormycosis已感染塔斯马尼亚鸭嘴兽近三十年(Gust et al 2009, Gust and Griffiths, 2011)。该病导致皮肤病变、发病和死亡(Gust and Griffiths, 2009)。为调查mucormycosis的空间和时间分布模式及其对鸭嘴兽的影响,创建了一个包含大量历史鸭嘴兽捕获和观察记录的数据库。该数据用于绘制mucormycosis的历史分布和流行率。2008-2009年进行了活体捕捉调查,以确定该病的传播、流行和持续情况。此外,还评估了捕获个体的种群统计(性别、年龄)、形态测量(体型)以及健康和换毛状况(Gust et al 2009, Gust and Griffiths, 2011)。此外,mucormycosis对血液学、血浆

【主题与分类】

主题标签:Species Presence/Abundance、Fauna、Specimens。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/aekos.org.au%2Fcollection%2Ftas.gov.au%2Fplatypus.20180628

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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

由真菌病原体两栖毛霉引起的真菌性疾病毛霉病,已感染塔斯马尼亚鸭嘴兽近三十年(Gust等,2009;Gust和Griffiths,2011)。该病导致皮肤损伤、发病率及死亡率上升(Gust和Griffiths,2009)。为了探究毛霉病的空间与时间分布模式及其对鸭嘴兽的影响,我们创建了一个包含大量历史鸭嘴兽捕获与观察记录的数据库。此数据被用于绘制毛霉病的历史分布与流行情况。2008至2009年间,进行了活体捕捉调查,以确定该病的传播范围、流行率及持续存在情况。此外,还评估了捕获个体的性别、年龄等人口统计学特征,体型等形态测量指标,以及健康状况和换毛情况(Gust等,2009;Gust和Griffiths,2011)。进一步地,研究了毛霉病对鸭嘴兽血液学、血浆生物化学及其他健康指标的影响(Geraghty等,2011)。请使用以下网址访问数据集:http://aekos.org.au/collection/tas.gov.au/platypus

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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