Quantifying fecal shedding of Mycobacterium avium ssp. paratuberculosis from calves after experimental infection and exposure
Notice bibliographique
Résumé
Johne's disease, a chronic enteritis caused by Mycobacterium avium ssp. paratuberculosis (MAP), causes large economic losses to the dairy industry worldwide. Fecal shedding of MAP contaminates the environment, feed, and water and contributes to new infections on farm, yet there is limited knowledge regarding mechanisms of shedding, extent of intermittent shedding, and numbers of MAP bacteria shed. The objectives were to (1) compare (in an experimental setting) the frequency at which intermittent shedding occurred and the quantity of MAP shed among pen mates that were inoculated or contact-exposed (CE); and (2) determine whether an association existed between inoculation dose and quantity of MAP shed. In the first experiment, 32 newborn Holstein-Friesian bull calves were allocated to pens in groups of 4, whereby 2 calves were inoculated with a moderate dose (MD; 5 × 10 8 cfu) of MAP and 2 calves acted as CE. Calves were group-housed for 3 mo, fecal samples were collected and cultured, and culture-positive samples were quantified. In the second experiment, 6 calves were inoculated with either a low (LD) or high (HD) dose of MAP (1 × 10 8 or 1 × 10 10 cfu, respectively), and fecal samples were collected for 3 mo and cultured for detection of MAP. The amount of MAP was quantified using direct extraction (DE) of DNA from fecal samples and F57-specific quantitative PCR. In experiment 1, the average amount of MAP in all culture-positive samples did not differ between MD and CE calves. In experiment 2, when comparing inoculation doses, LD calves had the lowest proportion of MAP-positive culture samples and HD had the highest, but no difference was detected in the average quantity of MAP shed. This study provided new information in regards to Johne's disease research and control regarding shedding from various inoculation doses and from CE animals; these data should inform future trials and control programs.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».