Patterns of Genital Tract Mustelid Gammaherpesvirus 1 (Musghv-1) Reactivation Are Linked to Stressors in European Badgers (Meles Meles)
Notice bibliographique
Résumé
Gammaherpesvirus reactivation can promote diseases or impair reproduction. Understanding reactivation patterns and associated risks of different stressors is therefore important. Nevertheless, outside the laboratory or captive environment, studies on the effects of stress on gammaherpesvirus reactivation in wild mammals are lacking. Here we used Mustelid gammaherpesvirus 1 (MusGHV-1) infection in European badgers (Meles meles) as a host–pathogen wildlife model to study the effects of a variety of demographic, physiological and environmental stressors on virus shedding in the genital tract. We collected 251 genital swabs from 150 free-ranging individuals across three seasons and screened them for the presence of MusGHV-1 DNA using PCR targeting the DNA polymerase gene. We explored possible links between MusGHV-1 DNA presence and seven variables reflecting stressors, using logistic regression analysis. The results reveal different sets of risk factors between juveniles and adults, likely reflecting primary infection and reactivation. In adults, virus shedding was more likely in badgers in poorer body condition and younger than 5 years or older than 7; while in juveniles, virus shedding is more likely in females and individuals in better body condition. However, living in social groups with more cubs was a risk factor for all badgers. We discuss possible explanations for these risk factors and their links to stress in badgers.
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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 ».