MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405138766 · doi:10.1155/tbed/5384559

Guild Dynamics and Pathogen Interactions in <i>Hyalomma</i> Ticks From Algerian Cattle

2024· article· en· W4405138766 sur OpenAlexaff
Salma Kaoutar Abdelali, Lynda Aissaoui, Apolline Maître, Elianne Piloto‐Sardiñas, Constance Julie, Angélique Foucault‐Simonin, Sara Moutailler, Clémence Galon, Lourdes Mateos‐Hernández, Dasiel Obregón, Zbigniew Zając, Alejandro Cabezas‐Cruz

Notice bibliographique

RevueTransboundary and Emerging Diseases · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPathogenGuildEcologySpotted feverAnaplasma phagocytophilumZoologyRickettsiaMicrobiologyVirologyBorrelia burgdorferiHabitatVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransboundary and Emerging DiseasesMême sujetVector-borne infectious diseasesTravaux en français237 207