First Isolation of Hepatitis E Virus Genotype 4 in Europe through Swine Surveillance in the Netherlands and Belgium

Hepatitis E virus (HEV) genotypes 3 and 4 are a cause of human hepatitis and swine are considered the main reservoir. To study the HEV prevalence and characterize circulating HEV strains, fecal samples from swine in the Netherlands and Belgium were tested by RT-PCR. HEV prevalence in swine was 7–15%. The Dutch strains were characterized as genotype 3, subgroups 3a, 3c and 3f, closely related to sequences found in humans and swine earlier. The HEV strains found in Belgium belonged to genotypes 3f and 4b. The HEV genotype 4 strain was the first ever reported in swine in Europe and an experimental infection in pigs was performed to isolate the virus. The genotype 4 strain readily infected piglets and caused fever and virus shedding. Since HEV4 infections have been reported to run a more severe clinical course in humans this observation may have public health implications

2016 ESC Guidelines for the management of atrial fibrillation developed in collaboration with EACTS.

Peer reviewe

Functional mechanisms underlying pleiotropic risk alleles at the 19p13.1 breast-ovarian cancer susceptibility locus

A locus at 19p13 is associated with breast cancer (BC) and ovarian cancer (OC) risk. Here we analyse 438 SNPs in this region in 46,451 BC and 15,438 OC cases, 15,252 BRCA1 mutation carriers and 73,444 controls and identify 13 candidate causal SNPs associated with serous OC (P=9.2 × 10-20), ER-negative BC (P=1.1 × 10-13), BRCA1-associated BC (P=7.7 × 10-16) and triple negative BC (P-diff=2 × 10-5). Genotype-gene expression associations are identified for candidate target genes ANKLE1 (P=2 × 10-3) and ABHD8 (P<2 × 10-3). Chromosome conformation capture identifies interactions between four candidate SNPs and ABHD8, and luciferase assays indicate six risk alleles increased transactivation of the ADHD8 promoter. Targeted deletion of a region containing risk SNP rs56069439 in a putative enhancer induces ANKLE1 downregulation; and mRNA stability assays indicate functional effects for an ANKLE1 3′-UTR SNP. Altogether, these data suggest that multiple SNPs at 19p13 regulate ABHD8 and perhaps ANKLE1 expression, and indicate common mechanisms underlying breast and ovarian cancer risk

Identification of 12 new susceptibility loci for different histotypes of epithelial ovarian cancer.

To identify common alleles associated with different histotypes of epithelial ovarian cancer (EOC), we pooled data from multiple genome-wide genotyping projects totaling 25,509 EOC cases and 40,941 controls. We identified nine new susceptibility loci for different EOC histotypes: six for serous EOC histotypes (3q28, 4q32.3, 8q21.11, 10q24.33, 18q11.2 and 22q12.1), two for mucinous EOC (3q22.3 and 9q31.1) and one for endometrioid EOC (5q12.3). We then performed meta-analysis on the results for high-grade serous ovarian cancer with the results from analysis of 31,448 BRCA1 and BRCA2 mutation carriers, including 3,887 mutation carriers with EOC. This identified three additional susceptibility loci at 2q13, 8q24.1 and 12q24.31. Integrated analyses of genes and regulatory biofeatures at each locus predicted candidate susceptibility genes, including OBFC1, a new candidate susceptibility gene for low-grade and borderline serous EOC

Functional mechanisms underlying pleiotropic risk alleles at the 19p13.1 breast-ovarian cancer susceptibility locus

A locus at 19p13 is associated with breast cancer (BC) and ovarian cancer (OC) risk. Here we analyse 438 SNPs in this region in 46,451 BC and 15,438 OC cases, 15,252 BRCA1 mutation carriers and 73,444 controls and identify 13 candidate causal SNPs associated with serous OC (P = 9.2 x 10(-20)), ER-negative BC (P = 1.1 x 10(-13)), BRCA1-associated BC (P = 7.7 x 10(-16)) and triple negative BC (P-diff = 2 x 10(-5)). Genotype-gene expression associations are identified for candidate target genes ANKLE1 (P = 2 x 10(-3)) and ABHD8 (PPeer reviewe

Microbiële diversiteit in geitenmelk : verkennend onderzoek naar soortensamenstelling van het melkmicrobioom

Startende bedrijven in de korte voedselketen zijn veelal kleinschalige producenten die unieke producten willen maken en willen bijdragen aan het in stand houden van zeldzame rassen en ambachten en tegelijkertijd zorgvuldig willen omgaan met de omgeving waarin ze boeren. Deze pioniers in de transitie naar nieuwe en duurzame voedselsystemen hebben kennis-gerelateerde vragen; dit onderzoek wil helpen een aantal vragen te beantwoorden. Directe aanleiding voor dit onderzoek is de hypothese dat de geitenmelk van Doetie’s Geiten (DG) anders is van microbiologische samenstelling dan gangbare geitenmelk. Dit leidde tot de vraag: “Wat is de invloed van het bedrijfssysteem op het melkmicrobioom?” Met dit onderzoek willen we kennis opdoen over de hoeveelheid en diversiteit aan micro-organismen aanwezig in de melk van verschillende bedrijven. De microbiële samenstelling van de melk van DG wordt verondersteld een hoge diversiteit te hebben en relatief weinig pathogene bacteriën te bevatten. Dit verkennende onderzoek kijkt naar de diversiteit aan bacteriën in de rauwe melk per bedrijf en hoe groot deze variatie is tussen bedrijven. Specifiek is ook gekeken naar de aanwezigheid van melkzuur producerende bacteriën in de rauwe melk. Snelle groei van gewenste melkzuur producerende bacteriën onderdrukt door haar pH-verlaging de groei van ongewenste bederf- en ziekteverwekkende bacteriën. Er zijn op tien bedrijven, waarvan DG er een was, ochtendmelkmonsters uit melkleiding of melkglas genomen voor kiemgetalbepaling en microbioom-analyse. Bij de bedrijven waar dat mogelijk was, is ook een tankmelkmonster van eerdere melkbeurten genomen. Voor de diversiteitsanalyse van het microbioom zijn de monsters ter plekke direct ingevroren bij -80⁰C (droogijs) en voor kiemgetalbepaling zijn de monsters gekoeld ingestuurd. Het doel van dit verkennende onderzoek is om een indruk te krijgen van de aanwezige variatie in het melkmicrobioom. De resultaten van de melkmicrobioom-monsters laten duidelijk zien dat monsters van dezelfde dag op hetzelfde bedrijf goed op elkaar lijken, er is een duidelijke ‘vingerafdruk’ tussen bedrijven per monstermoment te zien. Uit de in de tijd herhaalde monsters blijkt echter dat de samenstelling van het melkmicrobioom heel snel kan wijzigen, het microbioom is echt een momentopname. De dominant aanwezige microbiële phyla (bacteriegroepen) in de geitenmelk zijn Firmicutes, Actinobacterien en Proteobacterien, zij vertegenwoordigen 95% van het melkmicrobioom. Voor een vervolganalyse zijn de bedrijven op bedrijfssysteem geclusterd in gangbare en niet-gangbare bedrijven. De niet-gangbare bedrijven verwerken de melk zelf, hebben een andere bedrijfsvoering (op de meeste bedrijven uit deze groep gaan de dieren naar buiten) en hebben een kleiner aantal dieren (minder dan 200) op hun bedrijf. Er is geen verschil in variatie in samenstelling van het microbioom tussen de clusters bedrijfssystemen gevonden, ook niet voor de groepen melkzuur producerende bacteriën. Wel is er een grote variatie te zien binnen een cluster, met name binnen de niet-gangbare bedrijvengroep. Er zijn monsters van niet-gangbare bedrijven met veel (tot boven 6%) melkzuur producerende bacteriën in de melk, maar er zijn er ook met een heel laag percentage melkzuur producerende bacteriën