Detection of Marek’s Disease Virus Serotypes 1, 2 and 3 in Poultry Flocks using PCR Technique in South-Western-Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Marek’s disease virus (MDV) causes immunosuppression and tumors in poultry. Lymphoma induction in Marek’s disease (MD) has been associated with serotype-1. The study employed the use of two-step-PCR with primers directed to gB-gene of MDV to determine and differentiate MDV-serotypes associated with MD-outbreaks in poultry-flocks using tissue samples with neoplastic lesions collected from carcasses during postmortem examination. A total of 58 different flocks categorized into pullets, broiler, turkey and duck suspected of MD were sampled using PCR-techniques. Forty three out of the 58 flocks sampled were positive for MDV employing first and nested PCR analysis using serotype-specific primer pairs in the nested PCR, 38 (65.5%), 22 (37.93%) and 20 (34.48%) were positive for MDV-serotypes 1, 2 and 3 respectively. The distribution of three serotypes of MDV was quite different among investigated poultry flocks. Fourteen (73.68%), 7 (36.84%) and 6 (31.57%) farms were positive for MDV-serotypes-1, 2 and 3 respectively in pullet flocks with age range between 8-20 weeks. In layer flocks, 22 (66.66%), 13 (39.39%) and 11 (33.33%) were positive for MDV-serotypes 1, 2 and 3. One broiler flock was positive for MDV-serotype-2 and 3, only one turkey flock positive for MDV-serotypes 1, 2 and 3, one duck farm was positive for MDV- serotype 1. Multiple infections involving two or three of the serotypes were observed in 8-20 weeks old pullets with 4 (21.1%) of the flocks showing MDV-1 and MDV-2, 3 (15.79%) with MDV-1 and 3 and 3 (15.79%) with all the three-serotypes. This study revealed increased virulence of MDV-serotypes-2 and 3 that have been classified as non-oncogenic in field MD-outbreaks.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».