Molecular detection of tick-borne pathogens in caracals (Caracal caracal) living in human-modified landscapes of South Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wild carnivores living alongside humans and domestic animals are vulnerable to changes in the infectious disease dynamics in their populations. The aims of this study were to determine the prevalence and diversity of selected tick-borne pathogens (TBPs) of veterinary and/or zoonotic concern in wild populations of caracals (Caracal caracal) occurring in human-modified landscapes in South Africa. Using molecular techniques, we screened 57 caracal blood samples for infection by rickettsial bacteria and piroplasms in three regions of South Africa: rangeland in the Central Karoo (n = 27) and Namaqualand (n = 14) as well as the urban edge of the Cape Peninsula (n = 16) of South Africa. To characterise pathogen identity, we sequenced the 18S rRNA and 16S rRNA genes from positive samples and analysed sequences within a phylogenetic framework. We also examine the diversity of potential tick vectors. RESULTS: All individuals tested were infected with at least one tick-borne pathogen. Pathogens included Hepatozoon felis, Babesia felis, Babesia leo and a potentially novel Babesia species. An Anaplasma species previously described in South African domestic dogs was also found in 88% of urban edge caracals. Higher rates of co-infection characterised urban edge caracals (81% vs 15% and 0% in the two rangeland populations), as well as a greater incidence of mixed infections. Host attached tick species include Haemaphysalis elliptica, an important pathogen vector among carnivore hosts. CONCLUSIONS: This study confirms the occurrence of previously undocumented tick-borne pathogens infecting free-ranging caracals in human-modified landscapes. We identify clear differences in the pathogen profiles among our study populations and discuss the likely health costs to caracals living adjacent to urban areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».