Molecular profile and epidemiological traits of Streptococcus suis isolated from diseased pigs in western Canada reveal multiple-serotype infection: Implications for disease control
Notice bibliographique
Résumé
Objective Streptococcus suis is a major agent of disease in modern swine operations, linked to increased mortality, treatment costs, and secondary infections. Although it is ubiquitous in swine, only a fraction of pigs develop clinical disease. The goals of this study were to profile isolates obtained from diseased pigs in western Canada and to investigate potential associations with disease severity. Procedure Isolates of S. suis (n = 128) from 75 diagnostic submission and 63 premises were paired with epidemiological surveys completed by submitting practitioners (n = 22). Whole-genome sequencing was used to type isolates. Results The most prevalent serotypes identified were 1/2 (7.8%, 10/128), 2 (9.3%, 12/128), 3 (9.3%, 12/128), and 7 (7.8%, 10/128); and sequence types 28 (17%, 23/128) and 839 (14%, 19/128). There was no association between serotype or sequence type and organ source or barn location. Approximately 74% (14/19) of the premises had diseased animals colonized by . 1 S. suis serotype, but only 1 pig was simultaneously infected with multiple serotypes and sequence types. Serotype distribution from diseased pigs in western Canada differed from that of those in other geographic regions. Conclusion Infection of diseased pigs by multiple serotypes should be considered when disease control strategies are implemented. No association between S. suis type and isolation organ was identified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».