Investigation of acute-phase proteins and cytokines response in goats with contagious caprine pleuropneumonia with special reference to their diagnostic accuracy
Notice bibliographique
Résumé
Acute-phase proteins (APPs) have always had valued diagnostic potentialities in response to infection. This study aimed to evaluate the diagnostic accuracy of selected APPs and proinflammatory cytokines (PIC) in goats with contagious caprine pleuropneumonia (CCPP) under field conditions. Moreover, to highlight the role of tested biomarkers in CCPP pathogenesis. Fifty-eight goats (38 confirmed cases with CCPP and 20 healthy controls) were involved in this investigation. C-reactive protein (CRP), procalcitonin (PCT), haptoglobin (HP), fibrinogen (Fb), serum amyloid A (SAA), selected PIC (IL1-α, IL1-β, IL-6, interferon-gamma (IFN-γ) and tumor necrosis factor-alpha (TNF-α)) levels were investigated in serum samples from all goats under investigation. Latex agglutination test was used for diagnosis of goats with CCPP. For microbiological investigations, nasopharyngeal swabs (from all goats), lung tissues and pleural fluids (from only necropsied goats) were collected. This study revealed that all tested parameters have a high to moderate degree of diagnostic performance for CCPP. Magnitudes of increase in levels of APPs (CRP, HP and SAA) were stronger than PIC, IFN-γ, Fb and PCT. All tested parameters showed high diagnostic accuracy (AUROC >90%), except HP (AUROC = 87.3%) and IFN-γ(AUROC = 78.8%) showed moderate accuracy in differentiation of goats with and without CCPP infection. For detecting goats with and without CCPP infection, HP had the lowest sensitivity (Se = 81.6%) and Fb had the lowest specificity (Sp = 85.0%) among the APPs parameters tested. However, PCT showed the highest Se (100%) and Sp (95.0%) to detect goats with and without CCPP infection among tested parameters. Conclusively, this study endorses the significance of selected APPs and PIC as additional screening diagnostic parameters for naturally occurring CCPP in goats. However, it does not replace traditional methods for diagnosis of CCPP in goats. Furthermore, APPs and PIC have an important role in disease pathogenesis in goats.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».