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Enregistrement W4410232257 · doi:10.1099/mgen.0.001386

Detection of novel Plasmodium falciparum haplotypes under treatment pressure in paediatric severe malaria

2025· article· en· W4410232257 sur OpenAlexaff
Balotin Fogang, Émilie Guillochon, Claire Kamaliddin, Gino Agbota, Sem Ezinmègnon, Maroufou Jules Alao, Philippe Deloron, Gwladys Bertin, Antoine Claessens

Notice bibliographique

RevueMicrobial Genomics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesInstitut MérieuxUniversité de MontpellierFondation pour la Recherche MédicaleAgence Nationale de la RechercheCentre National de la Recherche ScientifiqueAlliance Française contre les Maladies Parasitaires
Mots-clésPlasmodium falciparumMalariaArtesunateQuinineParasite hostingVirologyBiologyMultiplicity of infectionImmunologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. In Africa, the clearance time for Plasmodium falciparum severe malaria varies significantly, likely due to the complexity of P. falciparum infections and the sequestration phenomenon exhibited by this parasite. This study aims to evaluate different methods to study the intra-host dynamics of polyclonal infections during parasite clearance under antimalarial treatment. Additionally, it seeks to determine the association between parasite clearance rate following artesunate or quinine treatment and the genetic complexity of P. falciparum in Beninese children with severe malaria. Methods. Sixty-five P. falciparum severe malaria individuals diagnosed by microscopy and treated with artesunate or quinine were sampled every 8 h for 24 h. Using whole-genome sequencing (WGS) data, we estimated the multiplicity of infection (MOI) with three algorithms ( Fws , THE REAL McCOIL and RoH). We then characterized the P. falciparum genetic complexity in WGS-identified polyclonal infections using amplicon sequencing (AmpSeq) on DNA extracted from plasma and the red blood cell pellet. Results. AmpSeq demonstrated greater sensitivity in detecting multiple genomes within isolates compared to WGS methods. The MOI from AmpSeq was significantly higher in red blood cell pellets compared to plasma (2.4 vs. 1.8 distinct microhaplotypes per isolate). However, at parasitaemia over 1,000 parasites per microlitre, the same MOI was detected in both plasma and pellet samples in 85.4% of the isolates. We observed a high variability in parasite clearance rate among participants, but it was not associated with parasite MOI at diagnosis. Interestingly, in 60.9% of participants, previously undetected microhaplotypes appeared in circulation 16 h after treatment initiation. Conclusion. These findings demonstrate that combining different haplotyping techniques effectively determines parasite genetic complexity. Additionally, plasma can be effectively used for parasite genotyping at sufficient parasitaemia levels. The parasite clearance rate of severe malaria is independent of parasite MOI. However, genotyping a single blood sample upon hospital admission does not capture the full spectrum of parasite genotypes present in the infection.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 GPT0,250
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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