Comparison of Gross Pathology between Classical and Recombinant Lumpy Skin Disease Viruses
Notice bibliographique
Résumé
The pathology caused by three different isolates of lumpy skin disease virus, classical field cluster 1.2 strain Dagestan/2015, recombinant vaccine-like cluster 2.1 strain Saratov/2017, and cluster 2.2 strain Udmurtiya/2019, in cattle was compared from experimental infections. The infection of cattle was performed using intravenous administration of 2 mL of 105 TCID50/mL of each specific LSDV. Both classical and recombinant forms of LSDV cause pathological changes in the skin and lymph nodes, as well as the trachea and lungs. Due to circulatory disorders in the affected organs, multiple areas of tissue necrosis were observed, which, with the resurgence of secondary microflora, led to the development of purulent inflammation. Observed pathological changes caused by the recombinant vaccine-like strain Udmurtiya/2019 were characterized by a more pronounced manifestation of the pathoanatomical picture compared to the classical field strains Dagestan/2015 and Saratov/2017. Interestingly, Dagestan/2015 and Udmurtiya/2019 caused damage to the lymph nodes, characterized by serous inflammation and focal purulent lymphadenitis caused by purulent microflora. “Saratov/2017” did not cause pathology in the lymph nodes. All LSDVs were virulent and caused pathology, which was not distinguishable between viruses. This data set will serve as the experimentally validated basis for the comparative examination of novel LSDV strains in gross pathology.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».