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Enregistrement W4412746738 · doi:10.1101/2025.07.29.667378

Using deep amplicon sequencing as a molecular xenomonitoring approach for detecting filarial nematodes in biting arthropod vectors

2025· preprint· en· W4412746738 sur OpenAlexaff
Matthew Kulpa, Chris Blazier, John S. Gilleard, Guilherme G. Verocai

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParasitic Diseases Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArthropodAmpliconBiologyBitingComputational biologyZoologyEvolutionary biologyEcologyGeneticsGenePolymerase chain reaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Filarial nematodes are an important group of parasites that impact public, veterinary, and wildlife health globally. In order to understand these impacts and minimize their effects, scientists use molecular xenomonitoring techniques to understand their distribution and track elimination efforts. However, these molecular techniques can have narrow diagnostic capacity due to their species-specific approach which limits our understanding of important co-endemic filarial nematodes. Next-generation sequencing offers the ability to detect multiple species of coinfecting filarial nematodes and thus improve are ability to monitor, treat, and eliminate these pathogens. In this paper, we have developed a deep amplicon sequencing approach using filarial nematode primers targeting the cytochrome oxidase c subunit 1 ( coxI ) gene. To replicate molecular xenomonitoring conditions, third stage larvae (L3) of three species of filarioid nematodes ( Brugia malayi , Brugia pahangi , Dirofilaria immitis ) were spiked in different proportions to pools comprising various amounts of female Aedes aegypti mosquitoes (0, 10, 50, 100). Each pool was subjected to DNA extraction and Oxford Nanopore Technologies (ONT) deep amplicon sequencing protocols. Two sets of demultiplexing pipelines were utilized to optimize this novel approach, each reaching, 92.71% and 97.92% accuracy in identification of species composition across mock pools. However, in heterogenous pools, filarial species D. immitis exhibited an overrepresentation of reads and B. pahangi an underrepresentation of reads. We discuss reasons for recount biases and how this new molecular xenomonitoring tool could be implemented to serve public health, veterinary medicine, and scientific advancement. Note: Supplementary data associated with this article Author summary Human and animal diseases caused by filarial nematodes affect millions of people worldwide, particularly in low-income countries. These parasites are transmitted by blood-feeding arthropod vectors, such as mosquitoes and black flies. Thus, a major sector of public health research focuses on how to monitor, treat, and eliminate these harmful pathogens. An effective way is to capture these arthropod vectors and molecularly test these for filarial DNA in large sample pools. However, these pools can comprise multiple filarial species which targeted genetic analysis can miss. This proof-of-concept study seeks to circumvent these issues by using new next-generation sequencing approaches to capture the wider filarial diversity that may be contained in a single vector pool. We believe this tool could largely be beneficial to governments and organizations seeking to eliminate these filarial nematodes and become certified as a region free of certain devastating filarial species. Furthermore, we know very little about filarial diversity and this could be an integral tool to define their geographic distribution and future emerging threats to both human and animal health.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,284 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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