Autochthonous Transmission of West Nile Virus by a New Vector in Iran, Vector-Host Interaction Modeling and Virulence Gene Determinants
Notice bibliographique
Résumé
Using molecular techniques and bioinformatics tools, we studied the vector-host interactions and the molecular epidemiology of West Nile virus (WNV) in western Iran. Mosquitoes were collected during 2017 and 2018. DNA typing assays were used to study vector-host interactions. Mosquitoes were screened by RT-PCR for the genomes of five virus families. WNV-positive samples were fully sequenced and evolutionary tree and molecular architecture were constructed by Geneious software and SWISS-MODEL workspace, respectively. A total of 5028 mosquito specimens were collected and identified. The most prevalent species was Culex (Cx.) pipiens complex (57.3%). Analysis of the blood-feeding preferences of blood-fed mosquitoes revealed six mammalian and one bird species as hosts. One mosquito pool containing non-blood-fed Cx. theileri and one blood-fed Culex pipiens pipiens (Cpp.) biotype pipiens were positive for WNV. A phylogram indicated that the obtained WNV sequences belonged to lineage 2, subclade 2 g. Several amino acid substitutions suspected as virulence markers were observed in the Iranian WNV strains. The three-dimensional structural homology model of the E-protein identified hot spot domains known to facilitate virus invasion and neurotropism. The recent detection of WNV lineage 2 in mosquitoes from several regions of Iran in consecutive years suggests that the virus is established in the country.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».