Multi‐Environment Quantification of Parasite and Intermediate Host <scp>DNA</scp> on Pasture for Fine‐Scale Disease Risk Assessment
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Parasite transmission occurs in complex environments comprising multiple matrices. Trematode parasites of ruminant livestock such as the liver fluke, Fasciola hepatica and the rumen fluke, Calicophoron daubneyi , show affinity with freshwater environments shared with their amphibious snail intermediate host, Galba truncatula . Isolation of environmental DNA (eDNA) from these parasites and their snail hosts in water draining from grazing land provides opportunities for improved molecular diagnostic detection and can help identify infection risks at farm level. The detection and quantification of eDNA from other environmental matrices has received less attention but would improve the understanding of parasite dynamics on pasture. Our study has considerably extended eDNA sampling methods for the detection of parasitic trematodes of ruminant livestock and their snail intermediate host by including for the first time the analysis of soil and herbage environmental samples alongside water collections. A droplet digital PCR (ddPCR) workflow was developed to detect parasite and snail eDNA from soil, herbage, and water collected from livestock farms. For the first time, C . daubneyi eDNA was isolated from agricultural soil alongside water samples and G . truncatula eDNA was detected in water, soil, and herbage samples. No environmental samples were positive for F . hepatica eDNA. Assessing multiple environmental matrices increased the number of positive sites. Future implementation of eDNA detection methods alongside traditional parasite diagnostics can underpin more holistic evaluations of the environmental components of parasite epidemiology and facilitate adaptation to changing disease patterns.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».