Screen the unforeseen: Microbiome‐profiling for detection of zoonotic pathogens in wild rats
Notice bibliographique
Résumé
Wild rats can host various zoonotic pathogens. Detection of these pathogens is commonly performed using molecular techniques targeting one or a few specific pathogens. However, this specific way of surveillance could lead to (emerging) zoonotic pathogens staying unnoticed. This problem may be overcome by using broader microbiome-profiling techniques, which enable broad screening of a sample's bacterial or viral composition. In this study, we investigated if 16S rRNA gene amplicon sequencing would be a suitable tool for the detection of zoonotic bacteria in wild rats. Moreover, we used virome-enriched (VirCapSeq) sequencing to detect zoonotic viruses. DNA from kidney samples of 147 wild brown rats (Rattus norvegicus) and 42 black rats (Rattus rattus) was used for 16S rRNA gene amplicon sequencing of the V3-V4 hypervariable region. Blocking primers were developed to reduce the amplification of rat host DNA. The kidney bacterial composition was studied using alpha- and beta-diversity metrics and statistically assessed using PERMANOVA and SIMPER analyses. From the sequencing data, 14 potentially zoonotic bacterial genera were identified from which the presence of zoonotic Leptospira spp. and Bartonella tribocorum was confirmed by (q)PCR or Sanger sequencing. In addition, more than 65% of all samples were dominated (>50% reads) by one of three bacterial taxa: Streptococcus (n = 59), Mycoplasma (n = 39) and Leptospira (n = 25). These taxa also showed the highest contribution to the observed differences in beta diversity. VirCapSeq sequencing in rat liver samples detected the potentially zoonotic rat hepatitis E virus in three rats. Although 16S rRNA gene amplicon sequencing was limited in its capacity for species level identifications and can be more difficult to interpret due to the influence of contaminating sequences in these low microbial biomass samples, we believe it has potential to be a suitable pre-screening method in the future to get a better overview of potentially zoonotic bacteria that are circulating in wildlife.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».