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Enregistrement W4408188642 · doi:10.3389/fvets.2025.1559636

Prevalence of Bluetongue and the distribution of Culicoides species in northern and southern regions of Kazakhstan in 2023–2024

2025· article· en· W4408188642 sur OpenAlexaff
Kuandyk Zhugunissov, D. I. Muzarap, N. A. Sarsenkulova, Muratbay Mambetaliyev, Sanat Kilibayev, Moldir Azanbekova, Shalkar Tabys, Madina Abayeva, Aibarys Melisbek, Nurkuisa Rametov, Kulyaisan Sultankulova, Shawn Babiuk, Aruna Ambagala, Aslan Kerimbayev

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueVector-Borne Animal Diseases
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCulicoidesDistribution (mathematics)GeographyZoologyEcologyVeterinary medicineBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Bluetongue virus (BTV) is a significant vector-borne pathogen affecting ruminants, leading to substantial economic losses, and adversely impacting livestock production worldwide. Recently, Bluetongue (BT) has emerged as a growing concern for European and Asian countries, including Kazakhstan. This study examines the prevalence and distribution of BTV in Kazakhstan during 2023-2024, providing up-to-date information on its occurrence in livestock and Culicoides species. The findings aim to contribute to better understanding and management of BT in the region. Methods A total of 972 whole blood and 972 serum samples were collected from cattle, sheep, and goats in the southern and northern regions of Kazakhstan, alongside 11,859 Culicoides midges in the autumn of 2023 and Spring of 2024. The serum samples were tested for BT virus (BTV)-specific antibodies using ELISA, while the whole blood and Culicoides specimens were analyzed for BTV RNA by Real-time RT-PCR (rRT-PCR). Morphological and molecular identification of Culicoides species was also conducted. Result The overall seroprevalence of BTV in Southern Kazakhstan increased across all animal species in 2024 compared to 2023, with goats showing the most notable rise (from 3.8% to 29.5%). In the northern regions, seroprevalence remained zero in 2023 but reached 10.0% in cattle by 2024. rRT-PCR results confirmed active virus circulation, with rRT-PCR-positive samples significantly higher in 2024, especially among goats (from 4.2% in 2023 to 62.0% in 2024) and cattle (from 9.2% to 34.4%). Based on morphology, nine species of Culicoides midges were identified, including C. obsoletus a known BTV vector in European countries. Four of them were genetically confirmed, and BTV RNA was detected in all four species ( C. miutissimus, C. sphagnumensis, C. newsteadi , and C. pectipennis ), suggesting their potential vectorial role in BTV transmission. Discussion This study provides new insights into the epidemiology of BT in Kazakhstan and serves as a valuable resource for veterinary professionals. The findings emphasize the need for continued surveillance and vector control strategies to mitigate the spread of BTV in the region.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,628

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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