Detection and Differentiation of Coccidian Oocysts by Real-Time PCR and Melting Curve Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Rapid and reliable detection and identification of coccidian oocysts are essential for animal health and foodborne disease outbreak investigations. Traditional microscopy and morphological techniques can identify large and unique oocysts, but they are often subjective and require parasitological expertise. The objective of this study was to develop a real-time quantitative PCR (qPCR) assay using melting curve analysis (MCA) to detect, differentiate, and identify DNA from coccidian species of animal health, zoonotic, and food safety concern. A universal coccidia primer cocktail was designed and employed to amplify DNA from Cryptosporidium parvum, Toxoplasma gondii, Cyclospora cayetanensis, and several species of Eimeria, Sarcocystis, and Isospora using qPCR with SYBR Green detection. MCA was performed following amplification, and melting temperatures (T(m)) were determined for each species based on multiple replicates. A standard curve was constructed from DNA of serial dilutions of T. gondii oocysts to estimate assay sensitivity. The qPCR assay consistently detected DNA from as few as 10 T. gondii oocysts. T(m) data analysis showed that C. cayetanensis, C. parvum, Cryptosporidium muris, T. gondii, Eimeria bovis, Eimeria acervulina, Isospora suis, and Sarcocystis cruzi could each be identified by unique melting curves and could be differentiated based on T(m). DNA of coccidian oocysts in fecal, food, or clinical diagnostic samples could be sensitively detected, reliably differentiated, and identified using qPCR with MCA. This assay may also be used to detect other life-cycle stages of coccidia in tissues, fluids, and other matrices. MCA studies on multiple isolates of each species will further validate the assay and support its application as a routine parasitology screening tool.
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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) | 0,000 | 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.
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 ».