Characterization of Severe Fever with Thrombocytopenia Syndrome in Rural Regions of Zhejiang, China
Notice bibliographique
Résumé
Severe fever with thrombocytopenia syndrome virus (SFTSV) infections have recently been found in rural regions of Zhejiang. A severe fever with thrombocytopenia syndrome (SFTS) surveillance and sero-epidemiological investigation was conducted in the districts with outbreaks. During the study period of 2011-2014, a total of 51 SFTSV infection cases were identified and the case fatality rate was 12% (6/51). Ninety two percent of the patients (47/51) were over 50 years of age, and 63% (32/51) of laboratory confirmed cases occurred from May to July. Nine percent (11/120) of the serum samples from local healthy people without symptoms were found to be positive for antibodies to the SFTS virus. SFTSV strains were isolated by culture using Vero, and the whole genomic sequences of two SFTSV strains (01 and Zhao) were sequenced and submitted to the GenBank. Homology analysis showed that the similarity of the target nucleocapsid gene from the SFTSV strains from different geographic areas was 94.2-100%. From the constructed phylogenetic tree, it was found that all the SFTSV strains diverged into two main clusters. Only the SFTSV strains from the Zhejiang (Daishan) region of China and the Yamaguchi, Miyazakj regions of Japan, were clustered into lineage II, consistent with both of these regions being isolated areas with similar geographic features. Two out of eight predicted linear B cell epitopes from the nucleocapsid protein showed mutations between the SFTSV strains of different clusters, but did not contribute to the binding ability of the specific SFTSV antibodies. This study confirmed that SFTSV has been circulating naturally and can cause a seasonal prevalence in Daishan, China. The results also suggest that the molecular characteristics of SFTSV are associated with the geographic region and all SFTSV strains can be divided into two genotypes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».