Use of stable isotopes to reveal trophic relationships and transmission of a food-borne pathogen
Notice bibliographique
Résumé
Predators in food webs are valuable sentinel species for zoonotic and multi-host pathogens such as Toxoplasma gondii. This protozoan parasite is ubiquitous in warm-blooded vertebrates, and can have serious adverse effects in immunocompromised hosts and foetuses. In northern ecosystems, T. gondii is disproportionately prevalent in Inuit people and wildlife, in part due to multiple routes of transmission. We combined data on T. gondii infection in foxes from Nunavik (northern Québec, Canada) with stable isotope data tracking trophic relationships between foxes and several of their main prey species. Red (Vulpes vulpes) and Arctic fox (Vulpes lagopus) carcasses were collected by local trappers from 2015 to 2019. We used magnetic capture PCR to detect DNA of T. gondii in heart and brain tissues, and enzyme-linked immunosorbent assay to detect antibodies in blood. By linking infection status with diet composition, we showed that infected foxes had a higher probability of consuming aquatic prey and migratory geese, suggesting that these may be important sources of T. gondii transmission in the Arctic. This use of stable isotopes to reveal parasite transmission pathways can be applied more broadly to other foodborne pathogens, and provides evidence to assess and mitigate potential human and animal health risks associated with T. gondii in northern ecosystems.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».