Experimental oral transmission of chronic wasting disease to sika deer (<i>Cervus nippon</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Chronic wasting disease (CWD) affects a broad array of cervid species and continues to be detected in an expanding geographic range. Initially introduced into the Republic of Korea through the importation of CWD-infected elk (Cervus canadensis), additional cases of CWD were subsequently detected in farmed Korean elk and sika deer (Cervus nippon). Wild and farmed sika deer are found in many regions of Asia, North America, and Europe, although natural transmission to this species has not been detected outside of the Republic of Korea. In this study, the oral transmission of CWD to sika deer was investigated using material from CWD-affected elk. Pathological prion (PrPCWD) immunoreactivity was detected in oropharyngeal lymphoid tissues of one sika deer at 3.9 months post-inoculation (mpi) and was more widely distributed in a second sika deer examined at 10.9 mpi. The remaining four sika deer progressed to clinical disease between 21 and 24 mpi. Analysis of PrPCWD tissue distribution in clinical sika deer revealed widespread deposition in central and peripheral nervous systems, lymphoreticular tissues, and the gastrointestinal tract. Prion protein gene (PRNP) sequences of these sika deer were identical and consistent with those reported in natural sika deer populations. These findings demonstrate the efficient oral transmission of CWD from elk to sika deer.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».