Molecular serotyping of clinical strains of<i>Haemophilus (Glaesserella) parasuis</i>brings new insights regarding Glässer’s disease outbreaks in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Glässer’s disease (GD) is an important infectious disease of swine caused byHaemophilus (Glaesserella) parasuis. Vaccination with inactivated whole cell vaccines is the major approach for prevention ofH. parasuisinfection worldwide, but the immunity induced is predominantly against the specific polysaccharide capsule. As a consequence, the available vaccines may not induce adequate protection against the field strains, when the capsules present in the vaccine strains are different from those in strains isolated from the farms. Therefore, it is crucial to mapH. parasuisserovars associated with regional outbreaks so that appropriate bacterin vaccines can be developed and distributed for prevention of infection. In this study, 459H. parasuisfield strains isolated from different Glässer’s disease outbreaks that occurred in 10 different Brazilian States were analyzed for serotype using PCR-based approaches. Surprisingly, non-typeable (NT) strains were the second most prevalent group of field strains and along with serovars 4, 5 and 1 comprised more than 70% of the isolates. A PCR-based approach designed to amplify the entire polysaccharide capsule locus revealed 9 different band patterns in the NT strains, and 75% of the NT strains belonged to three clusters, suggesting that a number of new serovars are responsible for a substantial proportion of disease. These results indicate that commercially available vaccines in Brazil do not cover the most prevalentH. parasuisserovars associated with GD.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».