Coinfections and their molecular consequences in the porcine respiratory tract
Notice bibliographique
Résumé
Understudied, coinfections are more frequent in pig farms than single infections. In pigs, the term "Porcine Respiratory Disease Complex" (PRDC) is often used to describe coinfections involving viruses such as swine Influenza A Virus (swIAV), Porcine Reproductive and Respiratory Syndrome Virus (PRRSV), and Porcine CircoVirus type 2 (PCV2) as well as bacteria like Actinobacillus pleuropneumoniae, Mycoplasma hyopneumoniae and Bordetella bronchiseptica. The clinical outcome of the various coinfection or superinfection situations is usually assessed in the studies while in most of cases there is no clear elucidation of the fine mechanisms shaping the complex interactions occurring between microorganisms. In this comprehensive review, we aimed at identifying the studies dealing with coinfections or superinfections in the pig respiratory tract and at presenting the interactions between pathogens and, when possible, the mechanisms controlling them. Coinfections and superinfections involving viruses and bacteria were considered while research articles including protozoan and fungi were excluded. We discuss the main limitations complicating the interpretation of coinfection/superinfection studies, and the high potential perspectives in this fascinating research field, which is expecting to gain more and more interest in the next years for the obvious benefit of animal health.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».