A new multiplexed magnetic capture—Droplet digital PCR tool for monitoring wildlife population health and pathogen surveillance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anthropogenic stressors are exacerbating the emergence and spread of pathogens worldwide. In regions like the Arctic, where ecosystems are particularly susceptible, marked changes are predicted in regional diversity, intensity, and patterns of infectious diseases. To understand such rapidly changing host‐pathogen dynamics and mitigate the impacts of novel pathogens, we need sensitive disease surveillance tools. We developed and validated a novel multiplexed, magnetic capture, and ddPCR tool for the surveillance of multiple pathogens in polar bears, a sentinel species that is considered susceptible to climate change and other stressors with a pan‐Arctic distribution. Through sequence‐specific magnetic capture, we concentrated five target template sequences from three zoonotic bacteria ( Erysipelothrix rhusiopathiae , Francisella tularensis , and Mycobacterium tuberculosis complex) and two parasitic ( Toxoplasma gondii and Trichinella spp.) pathogens from large quantities (<100 g) of host tissue. We then designed and validated two multiplexed probe‐based ddPCR assays for the amplification and detection of the low‐concentration target DNA. Validations used 48 polar bear tissues (muscle and liver). We detected 14, 1, 3, 4, and 22 tissue positives for E. rhusiopathiae , F. tularensis , M. tuberculosis complex, T. gondii , and Trichinella spp., respectively. These multiplexed assays offer a rapid, specific tool for quantifying and monitoring the changing geographical and host distributions of pathogens relevant to human and animal health.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».