Development of a one-run real-time PCR detection system for pathogens associated with porcine respiratory diseases
Notice bibliographique
Résumé
The etiology of Porcine respiratory disease complex is complicated by infections with multiple pathogens, and multiple infections increase the difficulty in identifying the causal pathogen. In this present study, we developed a detection system of microbes from porcine respiratory by using TaqMan real-time PCR (referred to as Dempo-PCR) to screen a broad range of pathogens associated with porcine respiratory diseases in a single run. We selected 17 porcine respiratory pathogens (Actinobacillus pleuropneumoniae, Boldetella bronchiseptica, Haemophilus parasuis, Pasteurella multocida, Pasteurella multocida toxin, Streptococcus suis, Mycoplasma hyopneumoniae, Mycoplasma hyorhinis, Mycoplasma hyosynovie, porcine circovirus 2, pseudorabies virus, porcine cytomegalovirus, swine influenza A virus, porcine reproductive and respiratory virus US strain, EU strain, porcine respiratory coronavirus and porcine hemagglutinating encephalomyelitis virus) as detection targets and designed novel specific primer-probe sets for seven of them. In sensitivity test by using standard curves from synthesized DNA, all primer-probe sets showed high sensitivity. However, porcine reproductive and respiratory virus is known to have a high frequency of genetic mutations, and the primer and probe sequences will need to be checked at a considerable frequency when performing Dempo-PCR from field samples. A total of 30 lung samples from swine showing respiratory symptoms on six farms were tested by the Dempo-PCR to validate the assay’s clinical performance. As the results, 12 pathogens (5 virus and 7 bacteria) were detected and porcine reproductive and respiratory virus US strain, Mycoplasma hyorhinis, Haemophilus parasuis, and porcine cytomegalovirus were detected at high frequency. These results suggest that Dempo-PCR assay can be applied as a screening system with wide detection targets.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».