密度至关重要:家鼠种群动态如何揭示Leptospira流行病学特征
该数据集来自search.dataone.org,围绕家鼠(Mus musculus)与Leptospira的捕获-标记-重捕-采样研究,于2016至2018年在两个站点开展重复纵向调查,春秋两季进行捕获-标记-重捕并采集血样与肾样

基本信息
资源简介
密度至关重要:家鼠种群动态如何揭示Leptospira流行病学特征
Density matters: How population dynamics of house mice (Mus musculus) inform the epidemiology of Leptospira
该数据集来自search.dataone.org,围绕家鼠(Mus musculus)与Leptospira的捕获-标记-重捕-采样研究,于2016至2018年在两个站点开展重复纵向调查,春秋两季进行捕获-标记-重捕并采集血样与肾样。数据可用于估计鼠密度与活动区域、比较Leptospira阳性与阴性个体差异,并分析暴露与排菌状态,服务于野生动物疾病监测与疾病生态学研究(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):啮齿动物是多种病原体的维持宿主,其密度和病原体流行率共同决定它们对其他动物或人类构成的风险。然而,密度常常被忽视。我们研究了一种捕获-标记-重捕-采样策略,以引入的家鼠(Mus musculus)和Leptospira为模型,展示联合方法的优势。我们在2016年至2018年间开展的一项重复纵向调查中估计了小鼠的种群密度和Leptospira流行率。在两个站点于春季和秋季进行捕获-标记-重捕环节,并在每个环节结束时采集血液和肾脏样本。小鼠密度和活动区域使用空间显式捕获-重捕(SECR)模型估计,并在Leptospira阳性与阴性小鼠之间进行比较。Leptospira暴露和排菌状态被估计
【主题与分类】
主题标签:Leptospira borgpetersenii serovar Ballum、wildlife disease surveillance、hybrid mixture model、negative density-dependence、abundance、Micromammals、Disease ecology。本站分类:泌尿生殖系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ad491a3951d5807bb9ba579c02e158188d801b3b3311ac7e2d803698082a358e7
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- OpenDataLab:
数据说明
啮齿动物是多种病原体的维持宿主,其密度和病原体流行率共同决定了它们对其他动物或人类构成的风险。然而,密度往往被忽视。我们以入侵小鼠(Mus musculus)和钩端螺旋体为模型,研究了捕获-标记-重捕-采样策略,并展示了联合方法的优势。我们在2016年至2018年开展的一项重复纵向调查中,估计了小鼠的种群密度和钩端螺旋体流行率。在春季和秋季于两个地点进行了捕获-标记-重捕环节,并在每个环节结束时采集了血液和肾脏样本。小鼠密度和活动区域采用空间显式捕获-重捕(SECR)模型进行估计,并比较了钩端螺旋体阳性与阴性小鼠之间的差异。钩端螺旋体暴露和排菌状态通过显微镜凝集试验以及肾脏培养和lipL32 PCR联合检测进行估计。钩端螺旋体……本数据通过捕获-标记-重捕和细菌学方法获得。
2016年春季至2018年秋季期间,使用两个各含36个Longworth小型哺乳动物活捕器的网格进行了四次活捕,每次活捕包含两个阶段。在捕获-标记-重捕(CMR)阶段(前五晚),捕获小鼠(Mus musculus),进行耳标标记、性别鉴定、称重并释放。在随后的移除阶段,还对小鼠进行采血、安乐死,并检测其肾脏的钩端螺旋体感染。使用显微凝集试验(MAT)检测针对钩端螺旋体属(Leptospira spp.)特别是L. borgpetersenii血清型Ballum的抗体,并通过培养和实时PCR确定肾脏中钩端螺旋体属的存在。, , # 密度至关重要:家鼠(Mus musculus)的种群动态如何为Leptospira的流行病学提供信息 https://doi.org/10.5061/dryad.x69p8czsq ## d的描述
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)
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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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