Title
Entwicklung einer quantitativen Echtzeit PCR zum Nachweis des neuartigen Reptilien Nidovirus und Untersuchung der Verbreitung in Schlangen der Gattung Morelia
Language
German
Description (de)
Diplomarbeit - Veterinärmedizinische Universität Wien - 2021
Description (de)
Im Rahmen dieser Studie wurde eine reverse Transkriptase quantitative PCR (RT-qPCR) etabliert und validiert, die für das hochkonservierte Nukleoprotein (N-Protein) kodiert und eine Infektion mit Nidovirus bei Schlangen nachweisen kann. Erkrankte Tiere können Symptome wie Pharyngitis, Tracheitis, erhöhte Schleimproduktion im Maul, Stomatitis und Dyspnoe zeigen. Die Ergebnisse der quantitativen RT-PCR zeigten eine Infektion mit Nidovirus in 8 von 13 Beständen in Österreich und Luxemburg. Insgesamt wurden dazu 128 diagnostische Proben ausgewertet, bei denen 35/83 Schlangen (42,2%) positiv auf das Nidovirus getestet wurden, darunter 34/71 (47,89 %) Pythons und 1/12 (8,33%) Boas. Die höchste Viruslast konnte über einen Maultupfer bei einer klinisch gesunden Regenbogenboa (Epicrates cenchria) mit 107 GE/μl RNA nachgewiesen werden. Hohe Virusmengen von bis zu 105 GE/μl RNA konnten in Kotproben von Grünen Baumpythons nachgewiesen werden. Serum- und Plasmaproben hingegen sind keine geeigneten Probenmaterialien für den Nachweis von Nidoviren. Über den Zeitraum der Untersuchungen (April 2018 bis Juni 2019) war der Virusnachweis bei 3/8 Tieren nicht konstant. Während 2 klinisch auffällige Tiere über den Zeitraum der Untersuchungen verstorben sind, konnten 7 klinisch unauffällige Tiere positiv auf SNV getestet werden. Die unterschiedlichen Verlaufsformen variieren von latenten bis hin zu perakuten Erkrankungen. Die in dieser Studie vorgestellte RT-qPCR ist ein nützliches, nicht-invasives Verfahren, das ein diagnostisches Hilfsmittel zum Nachweis einer Infektion mit Nidoviren bei lebenden Schlangen bietet. Als Probenmaterial eignen sich Maultupfer auf der Höhe der Glottis. Außerdem konnte eine hohe Viruslast in Kotproben nachgewiesen werden. Kloakaltupfer, sowie Plasma- und Serumproben scheinen als Probenmaterial weniger verlässlich zu sein. Stichprobentests sollten in Abständen von mehreren Wochen wiederholt werden, um Tiere zu identifizieren, die das Virus nicht kontinuierlich ausscheiden.
Description (en)
In this study, a quantitative real-time PCR (RT-qPCR) encoding the highly conserved nucleoprotein was established and validated to detect nidovirus infection in snakes. Infected animals may show symptoms such as pharyngitis, tracheitis, increased oral mucus production, stomatitis and dyspnea. The results of the quantitative real-time PCR showed an infection with nidovirus in 8 of 13 snake collections. A total of 128 diagnostic samples from 13 different snake collections in Austria and Luxemburg were analysed, in which 35/83 snakes (42.2%) were tested positive for nidovirus, including 34/71 (47.89%) pythons and 1/12 (8.33%) boas. The highest level of virus was detected via oral swab in a clinically healthy rainbow boa (Epicrates cenchria) with 107 GE/μl RNA. High virus levels with up to 105 GE/μl RNA were detected in fecal samples of green tree python. Serum and plasma samples, on the contrary, are not suitable sample materials for the detection of nidoviruses. Over the period of study (April 2018 to June 2019), virus detection was not constant in 3/8 animals. While 2 animals with symptoms died over the period of study, 7 clinically healthy appearing animals were tested positive for SNV. The different clinical presentations varied from latent to peracute disease. The RT-qPCR presented in this study is a useful, non-invasive method that provides a diagnostic tool to identify nidovirus infection in live snakes. Oral swabs taken at the level of the glottis proved to be reliable sample materials. A high virus load was also detected in fecal samples. Cloacal swabs as well as plasma and serum samples seemed to be less reliable as sample material. Random testing should be repeated at intervals of several weeks to identify intermittent shedders.
AC-Number
AC16234041
Author of the digital object
Jeff  Schreiner
Adviser
Till  Rümenapf
Adviser
Benjamin  Lamp
Assessor
Alexandra  Scope
Format
application/pdf
Size
2.5 MB
Licence Selected
All rights reserved
Type of publication
Diploma Dissertation
Date of approbation period
2021
Pages or Volume
60 Blätter
Publication Date
2021
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AC16234041

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Object type
PDFDocument
Format
application/pdf
Created
14.07.2021 09:00:23
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Metadata
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