Genetic diversity of Siberian bovine coronavirus isolates (Coronaviridae: Coronavirinae: <i>Betacoronavirus-1: Bovine-Like coronaviruses</i>)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Bovine coronaviruses (BCoVs) are causative agents of diarrhea, respiratory diseases in calves and winter cow dysentery. The study of genetic diversity of these viruses is topical issue. The purpose of the research is studying the genetic diversity of BCoV isolates circulating among dairy cattle in Siberia. MATERIALS AND METHODS: Specimens used in this study were collected from animals that died or was forcedly slaughtered before the start of the study. The target for amplification were nucleotide sequences of S and N gene regions. RESULTS: Based on the results of RT-PCR testing, virus genome was present in 16.3% of samples from calves with diarrheal syndrome and in 9.9% with respiratory syndrome. The nucleotide sequences of S gene region were determined for 18 isolates, and N gene sequences - for 12 isolates. Based on S gene, isolates were divided into two clades each containing two subclades. First subclade of first clade (European line) included 11 isolates. Second one included classic strains Quebec and Mebus, strains from Europe, USA and Korea, but none of sequences from this study belonged to this subclade. 6 isolates belonged to first subclade of second clade (American-Asian line). Second subclade (mixed line) included one isolate. N gene sequences formed two clades, one of them included two subclades. First subclade included 3 isolates (American-Asian line), and second subclade (mixed) included one isolate. Second clade (mixed) included 8 sequences. No differences in phylogenetic grouping between intestinal and respiratory isolates, as well as according to their geographic origin were identified. CONCLUSION: The studied population of BCoV isolates is heterogeneous. Nucleotide sequence analysis is a useful tool for studying molecular epidemiology of BCoV. It can be beneficial for choice of vaccines to be used in a particular geographic region.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».