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Record W7036559357

Caractérisation du virome entérique porcin et évaluation de son implication dans la diarrhée néonatale

2022· dissertation· fr· W7036559357 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicMediterranean and Iberian flora and fauna
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsVirusHuman immunodeficiency virus (HIV)Porcine parvovirus
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le Canada est l’un des plus grands pays exportateurs de porc du monde et le Québec à lui seul compte pour 6% de ce commerce mondial. Pour conserver sa compétitivité et l’excellence de ses produits, une connaissance approfondie des agents infectieux circulant au sein des troupeaux est primordiale. Plusieurs pathogènes sont peu étudiés et pourtant retrouvés chez les porcs à travers la planète. Cette étude avait pour but l’évaluation de la prévalence des astrovirus porcins, calicivirus, kobuvirus porcin, rotavirus, torque teno sus virus ainsi que le virus de l’hépatite E lors du suivi de porcelets dans un réseau de production porcine, de la maternité jusqu’en fin d’engraissement. Nous voulions brosser un portrait de l’excrétion de ces virus à travers les différentes étapes de production des animaux. L’échantillonnage de porcelets sains et en diarrhée en pré-sevrage a permis de déterminer lesquelles de ces infections virales constituaient des facteurs de risque pour la diarrhée à ce stade de production. Le virome intestinal, la partie virale du microbiome, a également été caractérisé permettant de connaître la diversité des virus entériques porcins aux différentes étapes de production, ainsi qu’entre les porcelets sains et en diarrhée. De plus, la dissémination du virus de l’hépatite E dans l’environnement ainsi que les sources probables de contamination ont été décrites à l’aide d’échantillons provenant des environnements intérieurs et extérieurs de fermes d’engraissement, de la cour d’un abattoir et de transporteurs d’animaux. Les résultats obtenus ont permis de décrire les dynamiques temporelles d’excrétion de ces virus entériques porcins en fonction des stades de production des porcs, démontrant une différence dans l’excrétion de ces virus en fonction de l’âge. Les calicivirus, ainsi que les astrovirus porcins groupes 3 et 5 étaient des facteurs de risque de diarrhée en maternité. Pour la première fois au Canada, la détection et la caractérisation des souches du kobuvirus porcin ont été réalisées, permettant de mieux comprendre leur diversité et leur persistance à travers les stades de production. La diversité du virome entérique porcin a été analysée avec la plateforme de séquençage MiSeq et cette diversité était différente entre les porcelets sains et en diarrhée, ainsi qu’entre les stades de production. Cependant, les traitements enzymatiques utilisés pour le prétraitement des échantillons fécaux ne permettaient pas le séquençage de certains virus à ARN simple-brin. Des souches similaires du virus de l’hépatite E étaient présentes dans l’environnement des fermes, ainsi qu’aux endroits communs à forte circulation des intervenants du réseau. Les activités dans la cour de l’abattoir pourraient donc être impliquées dans la dissémination de ce virus. Cette étude a permis de mieux connaitre la prévalence et la distribution des virus entériques infectant les porcs. De plus, certains des virus entériques étudiés ont été reconnus comme facteurs de risque de la diarrhée en co-infections et devront être étudiés en détail pour comprendre leurs mécanismes en relation avec la diarrhée néonatale. Des interventions plus spécifiques lors d’éclosion de diarrhées porcines, dont l’étiologie est inconnue, pourront donc être réalisées, ainsi que l’élaboration de mesures de biosécurité plus adaptées en fonction du stade de production des porcs.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.072
Threshold uncertainty score0.143

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.184
Teacher spread0.176 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2022
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