数据集概述
本数据集为塞内加尔Thiès地区恶性疟原虫基因组监测研究结果，包含70名参与者四年纵向数据，通过24个单核苷酸多态性分子条形码分析寄生虫遗传相似性，结合地理信息系统数据揭示家庭内寄生虫聚类、遗传相似性随距离下降等特征，支持疟疾传播趋势与模式监测。
文件详解
- 说明文件
- 文件名称：SY_ET_AL_Readme.txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：包含数据集标题、作者信息（主要研究者及机构）、研究背景与方法概述等元数据
- 数据文件
- 文件名称：Pairwaise_barcode_comparaison_GPS_Longitudinal_dryad.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含单核苷酸多态性分子条形码比对数据、地理信息系统（GPS）数据及纵向监测记录，用于分析寄生虫遗传与空间关系
- 数据文件
- 文件名称：Figure_1_Barcodes_Longitudinal_dryad.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含图1对应的条形码纵向监测数据，记录不同时间点寄生虫遗传特征变化
数据来源
耶鲁公共卫生学院Amy K. Bei团队研究
适用场景
- 疟疾传播监测：分析低传播地区（EIR<1）恶性疟原虫的时空传播趋势与家庭聚类特征
- 寄生虫遗传结构研究：通过遗传相似性数据探究寄生虫种群结构与传播强度的关联
- 防控策略评估：结合基因组数据与传统流行病学方法，评估疟疾控制措施的有效性
- 传播热点识别：利用遗传与空间数据定位疟疾传播热点区域，支持精准干预
- 家庭传播溯源：针对高遗传多样性家庭开展传播来源调查，优化消除策略
