雪橇犬脂肪组织中卤代有机污染物数据集(鲸脂或猪脂喂养)

该数据集来自 search.dataone.org,记录格陵兰西部雪橇犬(Canis familiaris)脂肪组织中主要亲脂性氯化与溴化卤代有机污染物的浓度数据

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表格回归IPYInternational Polar Year (2007-2008)
(Table 1) Organohalogen contaminants in adipose tissue of captive sledge dogs (Canis familiaris) fed with whale blubber or pork fat

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创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

雪橇犬脂肪组织中卤代有机污染物数据集(鲸脂或猪脂喂养)

(Table 1) Organohalogen contaminants in adipose tissue of captive sledge dogs (Canis familiaris) fed with whale blubber or pork fat

该数据集来自 search.dataone.org,记录格陵兰西部雪橇犬(Canis familiaris)脂肪组织中主要亲脂性氯化与溴化卤代有机污染物的浓度数据。研究将成年雌犬及其性成熟后代和/或断奶前幼犬分为暴露组(喂食格陵兰小须鲸鲸脂)与对照组(喂食商品猪脂),考察年龄、饮食及跨代因素对污染物归趋的影响。数据可用于分析饮食暴露相关的脂肪组织污染物蓄积差异,并作为北极顶级捕食者研究的替代物种参考(来源 DataONE,copyright 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):由于对采样动物生活史的重要知识缺陷,关于北极野生顶级捕食哺乳动物体内卤代有机污染物(OHCs)归趋的研究往往是一项挑战。本研究调查了年龄、饮食和跨代因素对格陵兰西部一种潜在替代圈养物种——雪橇犬(Canis familiaris)脂肪组织中主要亲脂性氯化与溴化OHCs归趋的影响。成年雌性雪橇犬(P)及其性成熟(F1)和/或断奶前幼犬(F1-MLK)被分为暴露组(EXP),喂食格陵兰小须鲸(Balaenoptera acutorostrata)的鲸脂,以及对照组(CON),给予市售猪脂。在总和及单个同系物/化合物的脂肪组织浓度上,观察到与饮食处理相关的大差异

【主题与分类】

主题标签:IPY、International Polar Year (2007-2008)。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/c1eede2dc17cf80c13318d9d042e6210

使用许可:copyright。

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    • 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。

数据说明

关于北极野生顶级捕食哺乳动物体内有机卤素污染物(OHCs)归趋的研究,往往因所采样动物生活史方面的重要知识缺陷而面临挑战。本研究调查了年龄、膳食和跨代因素对西格陵兰雪橇犬(Canis familiaris)脂肪组织中主要亲脂性氯化与溴化OHCs归趋的影响,该犬种是北极熊(Ursus maritimus)的潜在替代圈养物种。成年雌性雪橇犬(P)及其性成熟后代(F1)和/或断奶前幼犬(F1-MLK)被分为暴露组(EXP)——饲喂格陵兰小须鲸(Balaenoptera acutorostrata)的鲸脂,以及对照组(CON)——饲喂市售猪脂肪。在所有雪橇犬队列中,EXP组与CON组之间在多溴二苯醚(PBDEs)、六氯苯(HCB)、氯丹类(CHLs)和多氯联苯(PCBs)的脂肪组织总浓度及单个同系物/化合物浓度上均发现了与膳食处理相关的大幅差异。

然而,在EXP组和CON组的F1-MLK、F1及P犬中,PBDE、HCB、CHL和PCB浓度的差异很小或几乎没有差异,这表明从生命早期阶段起,脂肪组织中的浓度就已处于较高的平衡状态。相比之下,OHC类别的分布模式(占浓度总和的比例)以及构成这些类别的主要同系物/化合物,则因膳食组和/或队列不同而有所差异。本项圈养雪橇犬研究表明,膳食组成、母幼关联(母体转移)、繁殖状态(哺乳)以及程度较轻的年龄因素,对大型顶级食肉哺乳动物脂肪组织中OHCs的归趋具有重要的混杂影响。

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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