Reduced severity of histopathological lesions in mink selected for tolerance to Aleutian mink disease virus infection
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to measure the effect of selection for tolerance on the severity of the Aleutian disease (AD) lesions in mink. Sensitivity and specificity of antibody detection in the blood by counter-immunoelectrophoresis (CIEP) relative to the presence of Aleutian mink disease virus (AMDV) in the spleen by PCR in naturally infected farmed mink were also estimated. Carcasses of 680 sero-positive (CIEP-P) black mink from 28 farms in Nova Scotia, Canada, and from 132 sero-negative (CIEP-N) mink from 14 of these farms were collected at pelting time. A total of 116 of the CIEP-P mink were from three farms where animals have been selected for tolerating AD for almost 20years. The severity of the AD lesions was assessed by histopathological examination of kidneys, lungs, heart, brain and liver on a scale of 0 to 4. Sensitivity and specificity of CIEP relative to PCR were 0.97 and 0.85, respectively, and 16.5% of CIEP-N mink were PCR positive, which could be one of the reasons for the failure of virus eradication by CIEP in Canada. The CIEP-N and tolerant CIEP-P animals had 9.39 and 6.23 greater odds of showing lower lesion severity, respectively, than the CIEP-P animals (P<0.01). The CIEP-N mink had a slightly higher chance (P=0.07) of showing lower lesion severity (odds ratio 1.51) compared with tolerant CIEP-P mink. The results suggested that tolerant mink had significantly reduced severity of AD lesions despite having anti-viral antibodies and carrying the virus.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».