圈养饲养对隐孢子虫病犊牛模型研究终点的影响数据
该数据集来自 Dryad,围绕隐孢子虫病犊牛模型中圈养饲养是否影响研究终点这一问题。隐孢子虫是导致全球五岁以下儿童腹泻死亡的重要寄生虫,而犊牛模型是研究该病最接近人类疾病的模型

基本信息
资源简介
圈养饲养对隐孢子虫病犊牛模型研究终点的影响数据
Data from: Impact of confinement housing on study end-points in the calf model of cryptosporidiosis
该数据集来自 Dryad,围绕隐孢子虫病犊牛模型中圈养饲养是否影响研究终点这一问题。隐孢子虫是导致全球五岁以下儿童腹泻死亡的重要寄生虫,而犊牛模型是研究该病最接近人类疾病的模型。研究比较了两种数据采集方式:需要圈养饲养的完全粪便采集(CFC)与可使用箱式畜栏的间隔采集(IC)。数据涉及皮质醇、圈养、犊牛、隐孢子虫、腹泻等主题,可用于评估圈养饲养对研究终点的影响,并判断 CFC 所获数据是否适用(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2019。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:腹泻是全球五岁以下儿童的第二大死因,而隐孢子虫属寄生虫是导致该腹泻的主要原因之一。隐孢子虫病造成的全球疾病负担巨大,唯一获批的化疗药物硝唑尼特在 HIV 阳性儿童中疗效不佳。化疗药物的开发依赖于隐孢子虫病犊牛模型,该模型是对人类疾病的最佳近似。然而,该模型在不同研究中并未得到一致应用。数据采集通常使用两种不同方法:完全粪便采集(CFC),需要使用圈养饲养;以及间隔采集(IC),允许使用箱式畜栏。CFC 模拟了人类挑战模型的方法,但尚不清楚圈养饲养是否影响研究终点,以及通过该方法收集的数据是否适用。
【主题与分类】
主题标签:Cortisol、n/a、Cryptosporidium parvum、Housing、calf、Cryptosporidiosis、Diarrhea。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.hg2g312
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.hg2g312
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- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 144.9 KB。
数据说明
背景:腹泻是全球5岁以下儿童的第二大死因,而隐孢子虫属寄生虫是导致该腹泻的主要原因之一。隐孢子虫病造成的全球疾病负担巨大,而唯一获批的化疗药物硝唑尼特对HIV阳性儿童疗效不佳。化疗药物的开发依赖于隐孢子虫病犊牛模型,该模型最能近似模拟人类疾病。然而,该模型在不同研究中应用并不一致。数据收集通常采用两种不同方法:完全粪便收集(CFC),需要使用圈养设施;以及间隔收集(IC),允许使用箱式畜栏。CFC模拟了人类攻击模型的方法学,但圈养设施是否影响研究终点,以及通过该方法收集的数据是否适合推广至人群,尚不清楚。方法:采用改良交叉研究设计,我们比较了CFC和IC,并评估了饲养方式对研究终点的影响。犊牛出生时被随机分配至圈养组(n = 14)或箱式畜栏组(n = 9),或以5 x 107个C.
微小隐孢子虫卵囊,并随访10天。研究终点包括粪便卵囊排出量、腹泻严重程度、脱水程度和血浆皮质醇。结果:圈养犊牛在CFC和IC样本之间,每克粪便干物质中平均对数卵囊计数无显著差异(P = 0.6),卵囊排出也无昼夜变化(P = 0.1)。与栏舍饲养的犊牛相比,圈养犊牛排出的卵囊显著更多(P = 0.05),血浆皮质醇更高(P = 0.001),并且需要更多支持性护理(P = 0.0009)。结论:饲养方式会混淆隐孢子虫病犊牛模型中的研究终点。由于圈养犊牛收集的数据中应激增加,可能无法准确评估化疗药物的疗效
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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