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Enregistrement W2546597285 · doi:10.3389/fmicb.2016.01759

Bacterial Genomics Reveal the Complex Epidemiology of an Emerging Pathogen in Arctic and Boreal Ungulates

2016· article· en· W2546597285 sur OpenAlexafffundabout
Taya Forde, Karin Orsel, Ruth N. Zadoks, Roman Biek, Layne G. Adams, Sylvia Checkley, Tracy Davison, Jeroen De Buck, Mathieu Dumond, Brett Elkin, Laura Finnegan, Bryan Macbeth, Cait Nelson, Amanda Niptanatiak, Shane Sather, Helen Schwantje, Frank van der Meer, Susan Kutz

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMicrobial infections and disease research
Établissements canadiensMinistry of ForestsGovernment of British ColumbiaCanadian Natural ResourcesGovernment of NunavutGovernment of Northwest TerritoriesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Park ServiceU.S. Geological SurveyCanadian Wildlife Health CooperativeUniversity of GlasgowParks CanadaUniversity of CalgaryWeyerhaeuser Company
Mots-clésBiologyEcologyWildlifeArcticPopulationUngulateRange (aeronautics)GeographyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Northern ecosystems are currently experiencing unprecedented ecological change, largely driven by a rapidly changing climate. Pathogen range expansion, and emergence and altered patterns of infectious disease, are increasingly reported in wildlife at high latitudes. Understanding the causes and consequences of shifting pathogen diversity and host-pathogen interactions in these ecosystems is important for wildlife conservation, and for indigenous populations that depend on wildlife. Among the key questions are whether disease events are associated with endemic or recently introduced pathogens, and whether emerging strains are spreading throughout the region. In this study, we used a phylogenomic approach to address these questions of pathogen endemicity and spread for Erysipelothrix rhusiopathiae, an opportunistic multi-host bacterial pathogen associated with recent mortalities in arctic and boreal ungulate populations in North America. We isolated E. rhusiopathiae from carcasses associated with large-scale die-offs of muskoxen in the Canadian Arctic Archipelago, and from contemporaneous mortality events and/or population declines among muskoxen in northwestern Alaska and caribou and moose in western Canada. Bacterial genomic diversity differed markedly among these locations; minimal divergence was present among isolates from muskoxen in the Canadian Arctic, while in caribou and moose populations, strains from highly divergent clades were isolated from the same location, or even from within a single carcass. These results indicate that mortalities among northern ungulates are not associated with a single emerging strain of E. rhusiopathiae, and that alternate hypotheses need to be explored. Our study illustrates the value and limitations of bacterial genomic data for discriminating between ecological hypotheses of disease emergence, and highlights the importance of studying emerging pathogens within the broader context of environmental and host factors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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