Development of a Multiplex PCR and Magnetic DNA Capture Assay for Detecting Six Species Pathogens of the Genera Anaplasma and Ehrlichia in Canine, Bovine, Caprine and Ovine Blood Samples from Grenada, West Indies
Notice bibliographique
Résumé
Infections with tick-borne pathogens belonging to Anaplasma/Ehrlichia in various vertebrate hosts are a persistent problem resulting in nonspecific clinical signs during early infection. Diagnosis of single and multi-infections with these pathogens, causing diseases in companion/agricultural animals and people, remains a challenge. Traditional methods of diagnosis, such as microscopy and serology, have low sensitivity and specificity. Polymerase chain reaction (PCR) assays are widely used to detect early-phase infections, since these have high sensitivity and specificity. We report the development and validation of an assay involving PCR followed by magnetic capture method using species-specific oligonucleotides to detect six Anaplasma/Ehrlichia species pathogens in canine, bovine, caprine, and ovine blood samples. Overall, the assay application to 455 samples detected 30.1% (137/455) positives for one or more out of six screened pathogens. Single-pathogen infections were observed in 94.9% (130/137) of the positive samples, while co-infections were detected in 5.1% (7/137). Anaplasma marginale infection in cattle had the highest detection rate (34.4%), followed by canines positive for Anaplasma platys (16.4%) and Ehrlichia canis (13.9%). The assay aided in documenting the first molecular evidence for A. marginale in cattle and small ruminants and Ehrlichia chaffeensis and Ehrlichia ewingii in dogs in the Caribbean island of Grenada.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».