Spatial and Temporal Pattern of Norovirus Dispersal in an Oyster Growing Region in the Northeast Pacific
Notice bibliographique
Résumé
Contamination of Pacific oysters, Crassostrea gigas, by human norovirus (HuNoV) is a major constraint to sustainable shellfish farming in coastal waters of the Northeast Pacific. HuNoV is not a marine virus and must originate from a human source. A barrier to effective management is a paucity of data regarding HuNoV dispersal in the marine environment. The main objective of this study was to identify the spatial distribution and persistence of HuNoV in an active shellfish farming region in the Northeast Pacific. Market-size C. gigas were sequentially deployed for two-week intervals at 12 sites during the 2020 winter risk period from January to April. Detection of HuNoV quantification was performed by reverse transcription real-time PCR (RTqPCR) according to method ISO 15216-1:2017, with modifications. RTqPCR did not detect GI HuNoV. The estimated prevalence of GII HuNoV in oyster digestive tissue was 0.8 ± 0.2%. Spatiotemporal analysis revealed that contamination of oysters with GII HuNoV changed through time and space during the surveillance period. A single cluster of oysters contaminated with GII.2 HuNoV was detected in a small craft harbor on 23 April. There was no significant increase in the proportion of positive pools in the next nearest sampling station, indicating that HuNoV is likely to disperse less than 7 km from this non-point source of contamination. Results from this study indicate that HuNoV contamination of coastal waters from non-point sources, such as small craft harbors and urban settings, can pose a significant localised risk to shellfish farming operations in the region.
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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 ».