Serological screening in wild ruminants in Germany, 2021/2022: No evidence of SARS‐CoV‐2, bluetongue virus or pestivirus spread but high seroprevalences against Schmallenberg virus
Notice bibliographique
Résumé
Wildlife animals may be susceptible to multiple infectious agents of public health or veterinary relevance, thereby potentially forming a reservoir that bears the constant risk of re-introduction into the human or livestock population. Here, we serologically investigated 493 wild ruminant samples collected in the 2021/2022 hunting season in Germany for the presence of antibodies against the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) and four viruses pathogenic to domestic ruminants, namely, the orthobunyavirus Schmallenberg virus (SBV), the reovirus bluetongue virus (BTV) and ruminant pestiviruses like bovine viral diarrhoea virus or border disease virus. The animal species comprised fallow deer, red deer, roe deer, mouflon and wisent. For coronavirus serology, additional 307 fallow, roe and red deer samples collected between 2017 and 2020 at three military training areas were included. While antibodies against SBV could be detected in about 13.6% of the samples collected in 2021/2022, only one fallow deer of unknown age tested positive for anti-BTV antibodies, and all samples reacted negative for antibodies against ruminant pestiviruses. In an ELISA based on the receptor-binding domain (RBD) of SARS-CoV-2, 25 out of 493 (5.1%) samples collected in autumn and winter 2021/2022 scored positive. This sero-reactivity could not be confirmed by the highly specific virus neutralisation test, occurred also in 2017, 2018 and 2019, that is, prior to the human SARS-CoV-2 pandemic, and was likewise observed against the RBD of the related SARS-CoV-1. Therefore, the SARS-CoV-2 sero-reactivity was most likely induced by another hitherto unknown deer virus belonging to the subgenus Sarbecovirus of betacoronaviruses.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».