Analysis of Schistosoma mansoni Population Structure Using Total Fecal Egg Sampling
Notice bibliographique
Résumé
Many parasite populations are difficult to sample because they are not uniformly distributed between several host species and are often not easily collected from the living host, thereby limiting sample size and possibly distorting the representation of the population. For the parasite Schistosoma mansoni, we investigated the use of eggs, in aggregate, from the stools of infected individuals as a simple and representative sample. Previously, we demonstrated that microsatellite allele frequencies can be accurately estimated from pooled DNA of cloned S. mansoni adults. Here, we show that genotyping of parasite populations from reproductively isolated laboratory strains can be used to identify these specific populations based on characteristic patterns of allele frequencies, as observed by polyacrylamide gel electrophoresis and automated sequencer analysis of fluorescently labeled PCR products. Microsatellites used to genotype aggregates of eggs collected from stools of infected individuals produced results consistent with the geographic distribution of the samples. Preferential amplification of smaller alleles, and stutter PCR products, had negligible effect on measurement of genetic differentiation. Direct analysis of total stool eggs can be an important approach to questions of population genetics for this parasite by increasing the sample size to thousands per infected individual and by reducing bias.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 ».