SPECIES IN THE FECES: DNA METABARCODING TO DETECT POTENTIAL GASTROPOD HOSTS OF PARELAPHOSTRONGYLUS TENUIS CONSUMED BY MOOSE (ALCES ALCES)
Notice bibliographique
Résumé
Our understanding of wildlife multihost pathogen transmission systems is often incomplete due to the difficulty of observing contact between hosts. Understanding these interactions can be critical for preventing disease-induced wildlife declines. The proliferation of high-throughput sequencing technologies provides new opportunities to better explore these cryptic interactions. Parelaphostrongylus tenuis, a multihost parasite, is a leading cause of death in some moose (Alces alces) populations threatened by local extinction in the midwestern and northeastern US and southeastern Canada. Moose contract P. tenuis by consuming infected gastropod intermediate hosts, but little is known about which gastropod species moose consume. To gain more insight, we used a genetic metabarcoding approach on 258 georeferenced and temporally stratified moose fecal samples collected May-October 2017-20 from a declining population in the north-central US. We detected moose consumption of three species of gastropods across five positive samples. Two of these (Punctum minutissimum and Helisoma sp.) have been minimally investigated for the ability to host P. tenuis, while one (Zonitoides arboreus) is a well-documented host. Moose consumption of gastropods documented herein occurred in June and September. Our findings prove that moose consume gastropod species known to become infected by P. tenuis and demonstrate that fecal metabarcoding can provide novel insight on interactions between hosts of a multispecies pathogen transmission system. After determining and improving test sensitivity, these methods may also be extended to document important interactions in other multihost disease systems.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».