无脊椎动物宿主隐性感染持续性与环境影响数据
研究采用高灵敏度 PCR 检测,在三条河流各选取三个种群,每 45 天采样一次,进行为期一年的首次野外隐性感染调查,以了解隐性感染的持续性、时空变化及其对宿主种群的影响

基本信息
资源简介
无脊椎动物宿主隐性感染持续性与环境影响数据
Data from: Persistence, impacts and environmental drivers of covert infections in invertebrate hosts
该数据集来自 Dryad,围绕黏体动物 Tetracapsuloides bryosalmonae 在初级无脊椎动物宿主——淡水苔藓虫 Fredericella sultana 中的隐性感染展开。研究采用高灵敏度 PCR 检测,在三条河流各选取三个种群,每 45 天采样一次,进行为期一年的首次野外隐性感染调查,以了解隐性感染的持续性、时空变化及其对宿主种群的影响。数据可用于分析隐性感染的流行率、环境驱动因素以及其在增殖性肾病向鱼类传播中的储库作用(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2018。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:黏体动物 Tetracapsuloides bryosalmonae 在初级无脊椎动物宿主(淡水苔藓虫 Fredericella sultana)中的持续性隐性感染,已被提出是次级鱼类宿主中增殖性肾病的储库。然而,我们对隐性感染如何随时间与空间在苔藓虫种群中持续和变化,以及它们可能如何影响这些种群,了解有限。此外,先前的研究很可能低估了隐性感染的流行率。为提高对隐性感染动态、影响及其意义的理解,我们采用了高灵敏度的聚合酶链式反应(PCR)检测,并通过每 45 天从三条河流中各三个种群采样苔藓虫,开展了首次为期一年的野外隐性感染调查。结果:隐性感染持续
【主题与分类】
主题标签:Fredericella sultana、Host condition-dependent effects、Tetracapsuloides bryosalmonae、Fish disease reservoirs、Covert infection strategies、Myxozoans、Bryozoans、Holocene、Proliferative kidney disease。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.t9n0r
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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- OpenDataLab:
数据集大小约 677.5 KB。
数据说明
背景:有观点认为,原生无脊椎动物宿主(淡水苔藓虫,Fredericella sultana)体内持续存在的粘体动物Tetracapsuloides bryosalmonae隐性感染,构成了次生鱼类宿主中增生性肾病的一个储存库。然而,我们对隐性感染如何在苔藓虫种群中随时间与空间持续存在及变化,以及它们可能如何影响这些种群,了解有限。此外,以往研究很可能低估了隐性感染的流行率。为了增进对隐性感染的动态、影响及其意义的理解,我们采用了一种高度灵敏的聚合酶链反应(PCR)检测方法,并首次开展了为期一年的野外隐性感染调查,每45天从三条河流中各三个种群采样苔藓虫。结果:隐性感染全年持续存在,流行率在河流内部及河流之间有所变化,但常常超过50%。
温度和湖水化学性质的变化与感染流行率的变化相关,其方式与在低生产力时期维持隐性感染的机制一致,而低生产力时期对苔藓虫和T. bryosalmonae而言均意味着不良的生长条件。隐性感染的存在及其严重程度的增加会降低宿主的生长,但仅在苔藓虫同时投入于产生越冬繁殖体(休眠芽)时才会如此。然而,由于休眠芽的产生是暂时性的,这种效应不太可能对苔藓虫种群作为持续性感染源的能力产生重大影响,因此也不太可能对养殖和野生鱼类种群中潜在的疾病暴发产生重大影响。结论:我们证明隐性感染在苔藓虫种群中广泛存在,并在空间和时间上持续存在。据我们所知,这是首个在野外环境中对隐性感染进行的长期研究。对本研究和以往研究结果的回顾使我们能够识别与th相关的关键问题
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




