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Enregistrement W7162806950 · doi:10.5061/dryad.mcvdnck4t

Data from: The proof is in the poo: Non-invasive method to detect endoparasitic infection

2023· dataset· en· W7162806950 sur OpenAlexaff
Jean‐François Doherty, Upendra Bhattarai, Sara Ferreira, Robert Poulin, Neil Gemmell, Eddy Dowle

Notice bibliographique

RevueDRYAD · 2023
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesRoyal Society Te Apārangi
Mots-clésFrassTaqManHost (biology)Sampling (signal processing)Parasite hostingDNA extraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Almost every animal trait is strongly associated with parasitic infection or the potential exposure to parasites. Despite this importance, one of the greatest challenges that researchers still face is to accurately determine the status and severity of the endoparasitic infection without killing and dissecting the host. Thus, the precise detection of infection with minimal handling of the individual will improve experimental designs in live animal research. Here, we quantified extracellular DNA from two species of endoparasitic worm that grow within the host body cavity, hairworms (phylum Nematomorpha) and mermithids (phylum Nematoda), from the frass of their insect host, a cave wētā (Orthoptera: Rhaphidophoridae) and an earwig (Dermaptera: Forficulidae), respectively. Frass collection was done at two successive time periods, to test if parasitic growth correlated with relative DNA quantity in the frass. We developed and optimised two highly specific TaqMan assays, one for each parasite-specific DNA amplification. We were able to detect infection prevalence with 100 % accuracy in individuals identified as infected through post-study dissections. An additional infection in earwigs was detected with the TaqMan assay alone, likely because some worms were either too small or degraded to observe during dissection. No difference in DNA quantity was detected between sampling periods, although future protocols could be refined to support such a trend. This study demonstrates that a non-invasive and minimally stressful method can be used to detect endoparasitic infection with greater accuracy than dissection alone, helping improve protocols for live animal studies.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,090

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,301 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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