Whole-Genome Sequencing of Porcine Reproductive and Respiratory Syndrome Virus from Field Clinical Samples Improves the Genomic Surveillance of the Virus
Notice bibliographique
Résumé
Porcine reproductive and respiratory syndrome virus (PRRSV) is a major economic concern worldwide. There are currently large data sets available about the ORF5 gene of the virus, with thousands of sequences available, but little data are currently available on the full-length genome of PRRSV. We hypothesized that whole-genome sequencing (WGS) of the PRRSV genome would allow better epidemiological monitoring than ORF5 gene sequencing. PRRSV PCR-positive serum, oral fluid, and tissue clinical samples submitted to the diagnostic laboratory for routine surveillance or diagnosis of PRRSV infection in Québec, Canada, swine herds were used. The PRRSV reverse transcription-quantitative PCR Cq values of the processed samples varied between 11.5 and 34.34. PRRSV strain genomes were isolated using a poly (A)-tail method and were sequenced with a MiSeq Illumina sequencer. Ninety-two full-length PRRSV genomes were obtained from 88 clinical samples out of 132 tested samples, resulting in a PRRSV WGS success rate of 66.67%. Three important deletions in ORF1a were found in most wild-type (i.e., not vaccine-like) strains. The importance of these deletions remains undetermined. Two different full-length PRRSV genomes were found in four different samples (three serum samples and one pool of tissues), suggesting a 4.55% PRRSV strain coinfection prevalence in swine. Moreover, six PRRSV whole genomes (6.52% of PRRSV strains) were found to cluster differently than they did under the ORF5 classification method. Overall, WGS of PRRSV enables better strain classification and/or interpretation of results in 9.10% of clinical samples than ORF5 sequencing, as well as allowing interesting research avenues.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».