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Enregistrement W2795185700 · doi:10.13140/rg.2.2.13137.02405

Utilisation des outils phylogéographiques pour explorer la diversité génétique de Borrelia burgdorferi et le paysage génétique de la maladie de Lyme au Canada

2017· dissertation· fr· W2795185700 sur OpenAlexfundaboutno aff
Samir Mechai

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Languefr
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésBorrelia burgdorferiBorreliaBiologyGeographyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La maladie de Lyme est la maladie infectieuse zoonotique la plus rapportée en zone tempérée. Elle a des conséquences importantes sur la santé humaine. Au Canada, elle est considérée comme étant émergente du fait principalement de l’expansion de la tique vectrice Ixodes scapularis vers de nouvelles zones du Sud Canadien où elle s’est établie. Par conséquent, les aires endémiques de la maladie de Lyme ne cessent de s’élargir, favorisées notamment par les changements climatiques. Ces événements coïncident avec la radiation adaptative que montre actuellement la bactérie Borrelia burgdorferi (B. burgdorferi), qui est responsable des cas de maladie de Lyme en Amérique du Nord. Devant une telle problématique, les structures phylogéographiques de l’agent pathogène et de son vecteur montrent étonnamment peu de corrélation, malgré leur lien écologique intime. L’évaluation du risque environnemental de la maladie de Lyme nécessite d’avoir une image claire des différents processus qui œuvrent et qui guident l’expansion du pathogène et de son vecteur. Cependant cette image devient beaucoup plus complexe si on considère la diversité génétique de B. burgdorferi. En effet, elle peut avoir des effets négatifs sur les tests de diagnostics actuels et du fait de différents niveaux de pathogénicité, rendre le tableau clinique complexe. L’une des réponses à ces problématiques peut se trouver dans la génétique bactérienne de ce pathogène et sa relation avec son vecteur et ses hôtes. Dans cette étude, nous investiguons la diversité et la structure génétique des populations de B. burgdorferi sensu stricto dans le Sud du Canada et dans le Nord des États-Unis (ÉU) par l’utilisation des outils phylogéographiques, à savoir : i) la phylogénie pour explorer l’histoire évolutive de B. burgdorferi, et ii) la modélisation géo-spatiale pour définir sa structure génétique actuelle à l’échelle spatiale. Au total, 750 échantillons de B. burgdorferi sont exploités pour la reconstruction des liens de parenté entre les différentes souches typées avec la méthode multi-locus du typage des séquences (MLST) (477 échantillons des ÉU et du Canada sont disponibles dans la base pubmlst.org/bburgdorferi/ et 273 échantillons canadiens, utilisés pour la première fois, proviennent de la surveillance active). Deux autres approches complémentaires sont utilisées dans cette étude pour caractériser les différentes souches, à savoir le gène du plasmide cp26 codant pour la protéine C de surface (ospC) et l’espace inter-génique ribosomal rrs-rrlA (IGS). Nos travaux ont montré que la diversité génétique de B. burgdorferi au Canada est relativement semblable à celle des ÉU, mais que seulement 1/5 des souches sont communes entre les deux pays. L’image phylogéographique de B. burgdorferi en Amérique du Nord apparait plus complexe que ce qui était connu jusqu’à présent, tant sur le plan géographique que génétique. En effet, des souches de diverses origines géographiques forment des clades significatifs alors que d’autres qui ont les mêmes origines géographiques sont éparpillées sur différents clades (génétiquement très distinctes). Ceci est un signal probable de populations refuges. De même, une complexité génétique a été enregistrée, puisque 90 % des échanges génétiques se font à l’intérieur de chaque sous-structure phylogénétique. Une telle structure génétique peut être l’œuvre d’un patron écologique. Les fortes associations des génotypes avec des hôtes spécifiques peuvent limiter le flux génétique entre ces sous-structures. Dans ce contexte, la modélisation statistique a permis d’identifier des associations entre génotypes et certaines espèces de rongeurs : CC34 et ospC G avec le tamia rayé ; CC403, ospC A et RST1 avec la souris à pattes-blanches ; et CC4, ospC H et IGS 2D avec la souris sylvestre. La phylogénie a montré que les souches associées aux tamias sont plus anciennes comparativement à celles associées aux souris qui semblent avoir évoluées plus récemment. Des études basées sur le fossile du tamia corroborent cette hypothèse. En effet, cette espèce était l’une des rares espèces de petits mammifères ayant survécu durant les périodes glaciaires-interglaciaires. Durant son histoire, elle a entrepris une migration Nord-sud, alors que les souris, plus fragiles aux conditions climatiques ont entrepris une migration Sud-nord suite au retrait de la couche glaciaire. Les adaptations des souches de B. burgdorferi aux hôtes peuvent avoir été le moteur de différences de pathogénicité des génotypes en Amérique du Nord. Elles façonnent aussi la phylogéographie contemporaine de ce pathogène dans cette partie du monde. En effet, la modélisation géo-spatiale à l’aide des probabilités conditionnelles a révélé que des souches (p.ex. ST1) présentent des modèles d’occurrence déterminés en partie par la connectivité des forêts. Cette étude offre une première image phylogéographique compréhensive de B. burgdorferi dans le Sud du Canada, nécessaire pour comprendre l’épidémiologie évolutive de la maladie de Lyme en Amérique du Nord. Elle montre qu’il existe une diversité génétique importante, ce qui peut aider à comprendre les variations géographiques des souches pathogènes et les méthodes de dispersion de B. burgdorferi en Amérique du Nord. Ces résultats permettront d’améliorer notre habilité à prédire le risque de la maladie de Lyme au Canada et aideront à développer de nouvelles méthodes de diagnostic.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

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Publié2017
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