Novel Secreted Antigens of Mycobacterium paratuberculosis as Serodiagnostic Biomarkers for Johne's Disease in Cattle
Notice bibliographique
Résumé
Johne's disease is a chronic gastroenteritis of cattle caused by Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis that afflicts 40% of dairy herds worldwide. M. avium subsp. paratuberculosis-infected cattle can remain asymptomatic for years while transmitting the pathogen via fecal contamination and milk. Current serodiagnosis with enzyme-linked immunosorbent assays (ELISAs) fails to detect asymptomatic M. avium subsp. paratuberculosis-infected cattle due to the use of poorly defined antigens and knowledge gaps in our understanding of M. avium subsp. paratuberculosis components eliciting pathogen-specific immune responses. We set out to (i) define a subset of proteins that contain putative antigenic targets and (ii) screen these antigen pools for immunogens relevant in detecting infection. To accomplish our first objective, we captured and resolved M. avium subsp. paratuberculosis-secreted proteins using a 2-step fractionation method and reverse-phase liquid chromatography to identify 162 unique proteins, of which 66 had not been previously observed in M. avium subsp. paratuberculosis culture filtrates. Subsequent screening of M. avium subsp. paratuberculosis-secreted proteins showed four antigens, of which one or more reacted on immunoblotting with individual serum samples from 35 M. avium subsp. paratuberculosis-infected cows. Moreover, these novel antigens reacted with sera from 6 low M. avium subsp. paratuberculosis shedders and 3 fecal-culture-positive cows labeled as ELISA seronegative. The specificity of these antigens was demonstrated using negative-control sera from uninfected calves (n = 5) and uninfected cows (n = 5), which did not react to any of these antigens in immunoblotting. As three of the four antigens are novel, their characterization and incorporation into an ELISA-based format will aid in detecting asymptomatic cattle in early or subclinical stages of disease.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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.
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 ».