Estimation of vector competence of Moroccan Sand fly Populations Using a Proteomic Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Phlebotomine vector born disease are distributed throughout the world, and different pathogens are associated with varying degrees of disease severity. In Morocco, sand fly populations are incriminated in the transmission of several pathogens, such Leishmania spp. and phlebovirus, in particular the most relevant sand fly species as the case of Phlebotomus papatasi. This species is the main vector of Leishmania major in Morocco, and incriminated in phlebovirus transmission. Not to pass over without investigating its possible role on the transmission of entomopathogenic parasite already reported in literature. Methodology and finding The present study focused on proteomic analysis in Phlebotomus papatasi from four localities in Morocco. Proteomic analysis in female P. papatasi was performed with Liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS). A total of 239 identified proteins for Leishmania spp., 26 identified proteins for phlebovirus and 1132 identified proteins for nematode were detected in the 20 pools of P. papatasi from investigated localities. The microscopic examination of 1752 sandflies collected showed, the infection of two specimens of female’s P. sergenti with Tetranematid Didilia spp. and potential Microfilariae in Imintanout locality (Z2).Conclusion This study presents the first report of nematodes in sand flies of Africa. Also, the first use of proteomic tools for estimation of vector competence of P. papatasi which could be a specific tool to a better understanding of the vectorial capacity of Moroccan sandflies population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».