Adherence and metal-ion acquisition gene expression increases during infection with <i>Treponema phagedenis</i> strains from bovine digital dermatitis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Digital dermatitis (DD) is an ulcerative foot lesion on the heel bulbs of dairy cattle. DD is a polymicrobial disease with no precise etiology, although Treponema spirochetes are found disproportionally abundant in diseased tissue. Within Treponema, several different species are found in DD; however, the species Treponema phagedenis is uniformly found in copious quantities and deep within the skin layers of the active, ulcerative stages of disease. The pathogenic mechanisms these bacteria use to persist in the skin and the precise role they play in the pathology of DD are widely unknown. To explore the pathogenesis and virulence of Treponema phagedenis , newly isolated strains of this species were investigated in a subcutaneous murine abscess model. In the first trial, a dosage study was conducted to compare the pathogenicity of different strains across three different treponemes per inoculum (TPI) doses based on abscess volumes. In the second trial, the expression levels of 11 putative virulence genes were obtained to gain insight into their involvement in pathogenesis. During the RT-qPCR analysis, it was determined that genes encoding for two metal-ion import lipoproteins and two adherence genes were found highly upregulated during infection. Conversely, two genes involved in motility and chemotaxis were found to not be significantly upregulated or utilized during infection. These results were supported by gene expression data from natural M2 lesions of dairy cattle. This gene expression analysis could highlight the preference in strategy for T. phagedenis to persist and adhere in the host rather than engage in motility and disseminate.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».