Guild Dynamics and Pathogen Interactions in <i>Hyalomma</i> Ticks From Algerian Cattle
Notice bibliographique
Résumé
Ticks are pivotal in transmitting a variety of pathogens that affect both humans and animals. These pathogens often occur in guilds, groups of species that exploit similar resources in similar ways. Although the composition of tick‐borne pathogen (TBP) guilds is well‐documented, the interactions among pathogens within these guilds remain poorly understood. We hypothesized that abiotic and biotic factors significantly influence the patterns of occurrence and interactions among pathogens within these guilds. To investigate this, we analyzed microfluidic‐based high‐throughput data on microorganisms from 166 Hyalomma excavatum ticks (94 male and 72 female) collected across different seasons from cattle in the central Algerian steppe using network analysis to uncover complex pathogen–pathogen interaction patterns. We found that female ticks had a higher infection rate (63.9%) with common pathogens such as Rickettsia slovaca (26.4%), unclassified Apicomplexa (22.2%), and Borrelia afzelii (19.4%). Male ticks showed a 56.4% infection rate, with Rickettsia (31.1%) and R. slovaca (16%) being the most prevalent. Notable pathogen–pathogen interactions within guilds were identified, with positive associations such as between R. slovaca and Rickettsia conorii in males, and B. afzelii and Borrelia spielmanii in females, indicating cooperative interactions. Conversely, negative associations, such as between Anaplasma phagocytophilum and Francisella tularensis, suggested competitive exclusion. The observed variation in interaction patterns under different conditions indicates that ecological determinants, both biotic and abiotic, influence pathogen association dynamics within guilds. These findings have significant implications for understanding disease transmission and developing control strategies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».