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Identification des tiques du genre Ixodes par spectrometrie de masse malditof
Le contrôle et la compréhension des maladies vectorielles nécessitent, entre autres, une identification précise du vecteur. L'identification morphologique requiert une connaissance entomologique et ne permet pas de distinguer des espèces proches, particulièrement aux stades sub-adultes. La biologie moléculaire permet une identification précise, cependant l'hétérogénéité des marqueurs utilisés et son coût élevé sont des freins à son utilisation. Le succès de la spectrométrie de masse MALDI-TOF (MALDI-TOF MS) dans l'identification des bactéries et des levures est maintenant reconnue et cette technologie a récemment fait ses preuves pour l'identification des tiques de genres différents en utilisant les 4 pattes comme matrice. Les objectifs de ce projet étaient de tester la relevance de cet outil à l'identification d'espèces de tiques du genre Ixodes à partir des pattes et du demi-idiosome, basé sur l'analyse d'empreintes protéiques obtenues par spectrométrie de masse.Les tiques, collectées sur le terrain ou sur animaux, appartiennent à 10 espèces distinctes, 9 du genre Ixodes (I. ricinus, I. persulcatus, I. scapularis, I. acuminatus, I. ventalloi, I. frontalis, I. hexagonus, I. vespertilionis et I. uriae) et une du genre Dermacentor (D. reticulatus). Pour chaque spécimen, les quatre pattes et le demi-idiosome, coupé longitudinalement, ont été disséqués avant d'être soumis individuellement au MALTI-TOF MS. L'ADN extrait du demi-idiosome restant de chaque tique a servi de contrôle d'identification moléculaire de l'espèce (séquençage du gène codant pour la cytochrome oxydase I, COI). La base a ensuite été testée en aveugle.Une reproductibilité des spectres a été obtenue pour l'ensemble des spécimens testés au sein d'un même espèce et d'un même compartiment, indépendamment du sexe et stade, validant la spécificité des empreintes protéiques massiques en fonction des espèces de tiques pour chacun des compartiments. Par ailleurs, 100% des spécimens testés en aveugle contre la base de données ont été correctement identifiés, quelle que soit la matrice utilisée.Ces travaux soulignent la robustesse de l'outil MALDI-TOF MS, pour l'identification des tiques appartenant à des espèces proches. Cette base de données pourra servir à des programmes de surveillance entomologique sur le terrain, mais également au diagnostic d'une suspicion de maladie vectorielle grâce à l'identification rapide de la tique collectée sur le patien
Adiposity and pulmonary function: Relationship with body fat distribution and systemic inflammation
Purpose: Obesity is associated with changes in pulmonary function and increased systemic inflammation. We explored the relationships among adiposity, body fat distribution indices, serum inflammatory markers and pulmonary function.
Methods: This was a post-hoc cross-sectional analysis that included subjects who had previously participated in randomized studies on obesity at our centre. Non-smoking sedentary men (282 subjects, mean age 42) without respiratory diseases were studied. BMI, waist circumference (WC), visceral and subcutaneous adipose tissue (AT), lung residual volume (RV), vital capacity (VC) and expiratory reserve volume (ERV) were measured. Serum leptin, adiponectin, tumor necrosis factor alpha (TNF-α) and high-sensitive C-reactive protein (hs-CRP) levels were measured.
Results: In subjects with metabolic syndrome (n=124), percent predicted ERV and RV were significantly associated with BMI (ERV: r=-0.19, p=0.02, RV: r=-0.28, p=0.0007), WC (r=-0.20, p=0.02, r=-0.26, p=0.002), visceral (r=-0.22, p=0.007, r=-0.25, p=0.002) and subcutaneous AT (r=-0.19, p=0.02, r=-0.28, p=0.0007). Percent predicted VC correlated with visceral (r=-0.20, p=0.02) and subcutaneous AT (r=-0.18, p=0.03). Leptin was strongly correlated with BMI (MS/no-MS: r=0.52, p=0.0005/r=0.62, p < 0.0001), WC (r=0.41, p=0.008/r=0.49, p < 0.0001), visceral (r=0.27,p=0.09/0.43, p < 0.0001) and subcutaneous AT (r=0.46, p=0.003/r=0.66, p < 0.0001), while adiponectin levels were associated in subjects with no-MS with WC (r=-0.20, p=0.01), visceral (r=-0.22, p=0.008), and subcutaneous AT (r=-0.17, p=0.05). When adjusted for anthropometric measures, neither ERV, RV nor VC was significantly correlated with serum leptin, adiponectin, TNF-α, or hs-CRP levels.
Conclusion: These results suggest that the influence of obesity on lung function in healthy subjects is mostly mediated by mechanical factors. Furthermore, not only BMI but also the pattern of fat distribution should be considered when studying associations between adiposity indices and mechanical or inflammatory variables potentially associated with pulmonary function