Droplet digital PCR as a tool to detect resistant isolates of Dirofilaria immitis
Notice bibliographique
Résumé
Prevention of canine heartworm disease, caused by Dirofilaria immitis, relies on macrocyclic lactones for which drug resistance is now a concern. Although genetic polymorphisms have been associated with resistance in D. immitis populations, the mechanism is still not well understood. The lack of reliable in vitro assays to detect resistance is a limitation for confirming resistance. Ten single nucleotide polymorphisms (SNPs) were previously clinically validated in D. immitis resistant isolates, using the MiSeq platform. This technique although useful for research studies is expensive and does not facilitate rapid detection of these markers in small numbers of clinical samples. We developed a droplet digital PCR protocol for detecting SNPs correlating with ML resistance. Specific primers and hydrolysis probes encompassing the wildtype and mutant alleles were designed to amplify the SNP targets from genomic DNA of different D. immitis isolates. Allele frequencies were determined and the suitability of the ddPCR assay was assessed and compared with MiSeq data. The ddPCR assay accurately detected and quantified alternate nucleotides in two isolates of reference, the ML-susceptible Missouri (MO) and ML-resistant JYD-34, at the previously identified SNP positions. The presence of the SNPs was also determined in additional isolates with known or putative susceptible or resistant phenotypes. We observed SNP1 and SNP2 are more predictive markers and appear suitable for rapid detection and monitoring of drug resistance. Our results suggested that ddPCR could be employed to distinguish infection due to actual genetic resistance from infection with susceptible parasites and also for rapid detection of isolates not only with ML susceptible and resistant genotypes but also mixed genotypes that correspond to heterogeneous isolates containing a mixed population of ML susceptible and resistant parasites. DdPCR may be a useful tool for conducting surveys, or assessments of individual isolates, for genetic evidence of resistance or developing resistance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».