Examination of<i>Mycobacterium avium</i>subspecies<i>paratuberculosis</i>mixed genotype infections in dairy animals using a whole genome sequencing approach
Notice bibliographique
Résumé
Many pathogenic mycobacteria are known to cause severe disease in humans and animals.M. aviumsubspeciesparatuberculosis(Map) is the causative agent of Johne’s disease—a chronic wasting disease affecting ruminants such as cattle and sheep, responsible for significant economic losses in the dairy and beef industries. Due to the lack of treatment options or effective vaccines, mitigating losses can be difficult. In addition, the early stages ofMapinfection may occur in asymptomatic hosts that continue to shed viable bacteria in their faeces, leading to the infection of other healthy animals. Using multi-locus short sequence repeat (ML-SSR) analysis we previously reported that individual Johne’s positive dairy cattle from farms across the island of Newfoundland were infected byMapwith multiple SSR-types simultaneously. The occurrence of multiple mixed genotype infections has the potential to change pathogen and disease dynamics as well as reduce the efficacy of treatments and vaccines. Therefore, we conducted whole genome sequencing (WGS) and single nucleotide polymorphism (SNP) analysis on a subset of these isolates for a more in-depth examination. We also implemented a PCR assay using two discriminatory SNPs and demonstrated the incidence of a mixed infection by three genotypically diverseMapisolates in a single animal. In addition, results show that WGS and SNP analysis can provide a better understanding of the relationship betweenMapisolates from individual and different animals. In the future such studies on the occurrence of mixed genotype infections could potentially lead to the identification of variable pathogenicity of different genotypes and allow for better tracking ofMapisolates for epidemiological studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».