哥伦比亚白蛉媒介空间分布与皮肤利什曼病生态流行病学数据

该数据集来自 Dryad,包含哥伦比亚白蛉媒介的地理信息数据库,并对 21 种具医学重要性的物种进行生态位建模,以探索其潜在分布

DryadDryad
dryad
浏览 7
文本预测Climate envelopePsathyromyiaPsychodopygusLeishmania vectorsBichromomyiaLutzomyiaPhlebotominaeNyssomyiaPintomyia
Data from: Spatial distribution of sand fly vectors and eco-epidemiology of cutaneous leishmaniasis transmission in Colombia

基本信息

模态
文本
大小
0.000148074 GB
任务类型
预测
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

哥伦比亚白蛉媒介空间分布与皮肤利什曼病生态流行病学数据

Data from: Spatial distribution of sand fly vectors and eco-epidemiology of cutaneous leishmaniasis transmission in Colombia

该数据集来自 Dryad,包含哥伦比亚白蛉媒介的地理信息数据库,并对 21 种具医学重要性的物种进行生态位建模,以探索其潜在分布。研究关注媒介分布与气候、土地利用及皮肤利什曼病流行之间的关系,可用于分析媒介空间格局、评估环境因素对传播风险的影响,并支持疾病生态流行病学与公共卫生相关研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2016。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:利什曼原虫由 Phlebotominae 昆虫传播,这些昆虫通过在森林和家养哺乳动物之间循环维持地方性流行循环;人类因媒介寻找血源而作为偶然宿主进入该循环。在哥伦比亚,利什曼病是一种地方性流行疾病,所有病例中 95% 为皮肤利什曼病(CL),这些病例已在该国多个地区报告,其中农业引入对森林地区的干预似乎对新传播循环的重组产生影响。我们的研究旨在更新该国媒介物种分布,并分析媒介分布、气候、土地利用与 CL 患病率之间的关系。方法:组装了一个包含地理信息的数据库,并进行了生态位建模,以探索 21 种具医学重要性物种各自的潜在分布。

【主题与分类】

主题标签:Climate envelope、Psathyromyia、Psychodopygus、Leishmania vectors、Bichromomyia、Lutzomyia、Phlebotominae、Nyssomyia、Pintomyia。本站分类:口腔疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.6j4p7

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://doi.org/10.5061/dryad.6j4p7

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 148.1 KB。

数据说明

背景:利什曼病由白蛉亚科昆虫传播,这些昆虫通过在森林和家养哺乳动物之间循环维持地方性动物病循环;由于媒介寻找血源,人类作为偶然宿主进入该循环。在哥伦比亚,利什曼病是一种地方性流行病,所有病例中95%为皮肤利什曼病(CL),这些病例已在该国多个地区报告,在这些地区,农业引入对森林地区的干预似乎对新传播循环的重组产生了影响。本研究旨在更新该国媒介物种分布,并分析媒介分布、气候、土地利用与CL患病率之间的关系。方法:组装了一个包含地理信息的数据库,并使用13个生物气候变量、3个地形变量和3个由NDVI导出的主成分,对哥伦比亚21种具有医学重要性的物种分别进行生态位建模,以探索其潜在分布。获得了每个物种的二元模型,并将其与土地利用覆盖以及具有可用流行病学数据的CL患病率地图相关联。

最后,将物种潜在分布图进行叠加,以确定该国潜在的物种丰富度。结果:共获得673条单一记录,其中记录数最多的物种为Lutzomyia gomezi、Lutzomyia longipalpis、Psychodopygus panamensis、Psathyromyia shannoni和Pintomyia evansi。综合考虑曲线下面积和刀切法结果,有18个物种具有显著模型:L. gomezi和P. panamensis的潜在分布范围最广。除Nyssomyia antunesi外,所有白蛉物种主要分布于患病率介于每10万居民0.33至101.35例之间的地区,且76%的采集数据点落在已改造生态系统中。讨论:哥伦比亚具有医学重要性的白蛉分布范围主要对应

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案