Investigation of the Food-Transmitted Parasites Trichinella spp. and Alaria spp. in Wild Boars in Greece by Classical and Molecular Methods and Development of a Novel Real-Time PCR for Alaria spp. Detection
Notice bibliographique
Résumé
Foodborne parasitic diseases represent a major threat to public health. Trichinellosis, caused by the nematode parasite Trichinella spp., is one of the most important foodborne diseases, while alariosis, caused by the trematode parasite Alaria spp., is less common in humans, and rare cases have been reported only in the USA and Canada. Both parasites can infect humans via the consumption of raw or undercooked wild boar meat. In order to investigate the prevalence of these parasites in wild boar meat in Greece, samples from the diaphragm pillars and the region of the mandibular angle from 128 wild boars, hunted in Greece, were collected. The samples were examined by classical parasitological (compression, artificial digestion, and Alaria spp. migration) and by molecular (real-time PCR) methods. For Trichinella spp. an existent real-time PCR detecting all species likely to be present in Greece was applied, while for Alaria spp. a real-time PCR was developed, employing an LNA TaqMan probe targeting the large subunit ribosomal RNA gene. All examined wild boar samples from Greece resulted negative for Trichinella and Alaria species, indicating a low prevalence of infection in the examined population. The novel real-time PCR for Alaria spp. has 81.5% amplification efficiency and is able to detect 0.12 larvae per 50 g of tissue and could be utilized as a complementary to AMT diagnostic tool in surveillance.
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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 ».