欧洲鳗鲡大陆生活是否受寄生入侵者Anguillicoloides crassus影响的数据
数据以受感染器官(鳔)的损伤程度作为个体寄生虫压力的内部标记,结合宿主个体年龄,用于评估寄生对宿主身体状况、体型增长和繁殖潜力的适应度代价

基本信息
资源简介
欧洲鳗鲡大陆生活是否受寄生入侵者Anguillicoloides crassus影响的数据
Data from: Is the continental life of the European eel Anguilla anguilla affected by the parasitic invader Anguillicoloides crassus?
该数据集来自 Dryad,对应 2013 年一项关于欧洲鳗鲡 Anguilla anguilla 与寄生入侵者 Anguillicoloides crassus 相互作用的研究。数据以受感染器官(鳔)的损伤程度作为个体寄生虫压力的内部标记,结合宿主个体年龄,用于评估寄生对宿主身体状况、体型增长和繁殖潜力的适应度代价。研究显示器官损伤严重程度与寄生虫丰度和生物量之间存在非线性关系。数据可用于分析宿主—寄生虫互作、寄生适应度代价与毒力等主题(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2013。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):量化寄生虫对野生宿主造成的适应度代价是一项具有挑战性的任务,因为野外采样宿主的流行病学历史往往未知。在本研究中,我们使用个体宿主寄生虫压力的内部标记,来评估寄生对野外采集动物宿主身体状况、体型增长和繁殖潜力的代价,同时测定了这些动物的个体年龄。在我们研究的系统中,即欧洲鳗鲡 Anguilla anguilla 与寄生入侵者 Anguillicoloides crassus,由于宿主缺乏适应性免疫应答,预期会出现高毒力和严重影响。我们证明了受影响器官(即鳔,我们的内部标记)损伤严重程度与寄生虫丰度和生物量之间存在非线性关系,从而表明使用经典流行病学参数并未能
【主题与分类】
主题标签:pathogenicity、fitness cost、Virulence、Anguilla anguilla、anguillicolosis、host–parasite interaction、Holocene、Anguillicoloides (Anguillicola) crassus。本站分类:泌尿生殖系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.34qf8
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.34qf8
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- OpenDataLab:
数据集大小约 94.2 KB。
数据说明
量化寄生虫对野生宿主造成的适合度代价是一项具有挑战性的任务,因为野外采样宿主的流行病学历史往往未知。在本研究中,我们使用个体宿主寄生虫压力的内部标志物来评估寄生对宿主身体状况、体型增长和繁殖潜力的代价,所用动物为野外采集个体,并测定了其个体年龄。在我们研究的系统中,即欧洲鳗鲡Anguilla anguilla与入侵寄生虫Anguillicoloides crassus,由于宿主缺乏适应性免疫应答,预期会出现高毒力和严重影响。我们证明了受影响器官(即鳔,我们的内部标志物)损伤严重程度与寄生虫丰度和生物量之间存在非线性关系,从而表明经典流行病学参数在此并不适用。出乎意料的是,我们发现受影响最严重的鳗鲡(鳔受损)比同年龄未受影响的鳗鲡具有更大的体长和体重(分别+11%和+41%)。
我们讨论了能够解释这一发现以及该宿主-寄生虫系统中其他反直觉结果的机制,并强调了宿主随机交配在产生生长潜力和感染风险的巨大个体间变异中的可能重要性。在这种情景下,最活跃的觅食者不仅体型增长最大,而且在其大陆生活期间通过营养性寄生虫传播反复感染的概率也最高。
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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