Detailed ecological associations of triatomines revealed by metabarcoding and next-generation sequencing: implications for triatomine behavior and Trypanosoma cruzi transmission cycles
Notice bibliographique
Résumé
Trypanosoma cruzi is the agent of Chagas disease, transmitted by hematophagous triatomine vectors. Establishing transmission cycles is key to understand the epidemiology of the disease, but integrative assessments of ecological interactions shaping parasite transmission are still limited. Current approaches also lack sensitivity to assess the full extent of this ecological diversity. Here we developed a metabarcoding approach based on next-generation sequencing to identify triatomine gut microbiome, vertebrate feeding hosts, and parasite diversity and their potential interactions. We detected a dynamic microbiome in Triatoma dimidiata, including 23 bacterial orders, which differed according to blood sources. Fourteen vertebrate species served as blood sources, corresponding to domestic, synantropic and sylvatic species, although four (human, dog, cow and mice) accounted for over 50% of blood sources. Importantly, bugs fed on multiple hosts, with up to 11 hosts identified per bug, indicating very frequent host-switching. A high clonal diversity of T. cruzi was detected, with up to 20 haplotypes per bug. This analysis provided much greater sensitivity to detect multiple blood meals and multiclonal infections with T. cruzi, which should be taken into account to develop transmission networks, and characterize the risk for human infection, eventually leading to a better control of disease transmission.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».