Detection and quantification of bacterial species DNA in bovine digital dermatitis lesions in swabs and fine-needle aspiration versus biopsies
Notice bibliographique
Résumé
Digital Dermatitis (DD) is a polymicrobial disease characterized by ulcerative lesions on the heel bulb of cattle and for which, despite being reported almost 50 years ago, information on the causative agent is still lacking. Tissue biopsies are regularly collected to identify bacterial presence-absence and their relative abundance in the microbiome, with sufficient evidence for the high abundance of species of Treponema spp. and other anaerobes in lesions. However, it is unclear what the potential of less-invasive sampling methods is for bacterial detection and quantification. This study aimed to test whether less-invasive sampling techniques, such as swabs and fine-needle aspiration (FNA), can be a convenient alternative to tissue biopsies in detecting and quantifying seven DD-associated bacteria in active, ulcerative DD lesions by qPCR. Twenty-two M2 DD lesions were collected using corresponding swabs, aspirates, and biopsies from dairy cows. Presence/absence and quantities of Treponema phagedenis, Treponema medium, Treponema pedis, Porphryromonas levii, Bacteroides pyogenes, Fusobacterium necrophorum, and Fusobacterium mortiferum were correlated, and Bland-Altman plot, McNemar's test, and Cohen's kappa coefficient were used to calculate the agreement among the methods. The quantities of all species were larger in swabs and smaller in aspirates compared to biopsies; however, the differences in bacterial enumeration observed between biopsies and swabs were smaller than in biopsies and aspirates. A strong correlation was observed between the quantity of T. pedis, T. medium, P. levii, and F. mortiferum in biopsies, swabs, and FNA. Yet, T. phagedenis presented the smallest difference between biopsies and swabs, followed by T. pedis and T. medium. In conclusion, swabs, aspirates, and biopsies were equal in their capacity to detect Treponema species based on the good agreement for bacteria presence/absence, with a more limited agreement for the other anaerobes, which were more often present in M2 lesions swabs by qPCR. Bacterial numbers were higher in swabs and lower in aspirates compared to biopsies, with the amounts of treponemes in swabs being closer to biopsies than in aspirates to biopsies. Therefore, aspirates were less suitable for bacterial quantification in DD lesions compared to the other methods.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».