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Enregistrement W4411017857 · doi:10.1186/s13071-025-06857-1

Molecular characterization of tick-borne bacterial and protozoan pathogens in parasitic ticks from Xinjiang, China

2025· article· en· W4411017857 sur OpenAlexaff
Bingjie Wang, Zhiqiang Liu, Shiying Zhu, Jinchao Zhang, Wei Qi, Jianyu Wang, Dongfang Li, Lan He, Junlong Zhao

Notice bibliographique

RevueParasites & Vectors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésBiologyAnaplasmaTickAnaplasma phagocytophilumRickettsiaGenetic diversityTick-borne diseaseBartonellaPopulationAnaplasmataceaeMicrobiologyVirologyGeneticsVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ticks are a type of hematophagous parasite, serving as critical vectors of pathogens that cause numerous human and animal diseases. Climate change has driven the geographical expansion of tick populations and increased the global transmission risk of tick-borne diseases. However, there has been a lack of comprehensive data on tick species distribution and their associated pathogen profiles in Xinjiang, China. METHODS: Ticks were collected from 19 sampling sites across nine regions in Xinjiang. The species were identified using both morphological and molecular biological methods. The presence of tick-borne bacterial and protozoan pathogens was detected through polymerase chain reaction (PCR). Finally, sequencing and phylogenetic analyses were performed to further characterize the identified ticks and pathogens. RESULTS: A total of 1093 ticks were collected and identified, representing four genera and nine species, with Hyalomma asiaticum being the dominant species. Haplotype diversity and genetic differentiation analysis based on the 16S rRNA gene of the dominant species demonstrated that the Hy. asiaticum population in Xinjiang exhibits high haplotype diversity (Hd = 0.734), low nucleotide diversity (π = 0.00403), and significant genetic differentiation (Fst = 0.19716). Pathogen detection using PCR revealed an infection rate of 9.3% for Anaplasma, 18.1% for Rickettsia, and 9.0% for piroplasms. Phylogenetic analysis based on 16S rRNA sequences indicated that the Anaplasma genus identified in ticks comprised Anaplasma ovis, Anaplasma sp., and Anaplasma phagocytophilum. Phylogenetic analysis based on the opmA gene showed that the Rickettsia genus identified in ticks included Rickettsia aeschlimannii, Rickettsia conorii, Rickettsia slovaca, Rickettsia conorii subsp. raoultii, Rickettsia sp., Candidatus Rickettsia barbariae, and Candidatus Rickettsia jingxinensis. Similarly, phylogenetic analysis based on the 18S rRNA gene demonstrated that the piroplasms identified in ticks included Theileria annulata, Theileria ovis, Babesia bigemina, Babesia occultans, and Babesia sp. All gene sequences of the detected pathogens showed 99.8-100% identity with corresponding sequences deposited in GenBank. CONCLUSIONS: This study demonstrates that Xinjiang harbors a rich diversity of tick species with a wide geographical distribution. Furthermore, the tick-borne pathogens in this region are complex and diverse. These results underscore the necessity of sustained and enhanced surveillance efforts targeting ticks and tick-borne diseases in this 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 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations10
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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