The first genetic identification of Theileria ovis subtype KP۰۱۹۲۰۶ in sheep in Iran
محل انتشار: مجله آرشیو رازی، دوره: 71، شماره: 3
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 42
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_ARCHRAZI-71-3_001
تاریخ نمایه سازی: 6 دی 1402
چکیده مقاله:
Ticks and tick-borne diseases, including theileriosis, constitute a major constraint to livestock production. Two species, known as Theileria lestoquardi and Theileria ovis, are suspected to contribute to ovine theileriosis in Iran. However, the epidemiological aspects of ovine theileriosis are poorly understood in this country. In a survey, designed to identify Theileria species in sheep, ۵۲ (۴۷.۲۷%) out of ۱۱۰ blood samples were positive, based on polymerase chain reaction (PCR) results. Among ۵۲ positive samples, ۱۰۰% (۵۲/۵۲) were positive for T. ovis, while T. lestoquardi was not detected in any of the samples. The ۱۸S rRNA gene sequence of T. ovis isolated from Kurdistan, Iran has been submitted to the GenBank and can be retrieved by the accession number, KP۰۱۹۲۰۶. The current study presents the first report of T. ovis in Iran, using molecular identification techniques. Moreover, this study evaluated the present status of Theileria infection in the west of Iran.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
M. Khezri
Veterinary Research Department, Kurdistan Agricultural and Natural Resources Research Center, AREEO, Sanandaj, Iran
G. Habibi
Department of Parasite Vaccine Research and Production, Razi Vaccine and Serum Research Institute, AREEO, Karaj, Iran
K. Esmaeil-Nia
Department of Parasite Vaccine Research and Production, Razi Vaccine and Serum Research Institute, AREEO, Karaj, Iran
A. Afshari
Department of Parasite Vaccine Research and Production, Razi Vaccine and Serum Research Institute, AREEO, Karaj, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :