RT-QuIC detection of CWD prion seeding activity in white-tailed deer muscle tissues
Notice bibliographique
Résumé
Chronic wasting disease (CWD) is a prion disease circulating in wild and farmed cervid populations throughout North America (United States and Canada), Europe (Finland, Norway, Sweden), and South Korea. CWD is a long-term threat to all cervid populations and to cervid hunting heritage, with the potential to cause substantial economic losses across multiple sectors. In North America, hunting and farming industries focused on the processing and consumption of white-tailed deer (WTD) venison are particularly vulnerable to CWD prion contamination, as millions of WTD are consumed annually. Real-time quaking-induced conversion (RT-QuIC) is a highly sensitive assay amplifying misfolded CWD prions in vitro and has facilitated CWD prion detection in a variety of tissues and excreta. To date, no study has comprehensively examined CWD prion content across bulk skeletal muscle tissues harvested from individual CWD infected WTD. Here, we use RT-QuIC to characterize prion-seeding activity in a variety of skeletal muscles from both wild and farmed CWD-positive WTD. We successfully detected CWD prions in muscles commonly used for consumption (e.g., backstrap, tenderloin, etc.) as well as within tongue and neck samples of WTD. Our results suggest that CWD prions are distributed across the skeletal muscles of infected WTD. We posit that RT-QuIC will be a useful tool for monitoring CWD prions in venison and that the method (with additional protocol optimization and high-throughput functionality) could be used to reduce and/or prevent CWD prions from entering animal and human food chains.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».