This study was conducted with the support of the Information and Communication Technology Promotion Center, funded by the government (Ministry of Science and ICT) in 2019. Highly pathogenic avian influenza (HPAI) is an acute infectious disease of birds caused by highly pathogenic avian influenza virus infection, causing serious damage to poultry such as chickens and ducks. High pathogenic avian influenza (HPAI) is caused by focusing on winter rather than year-round, and sometimes does not occur at all during a certain period of time. Due to these characteristics of HPAI, there is a problem that does not accumulate enough actual data. In this paper study, GAN network was utilized to generate actual similar data containing missing values and the process is introduced. The results of this study can be used to measure risk by generating realistic simulation data for certain times when HPAI did not occur.
This study was conducted with funding from the government (Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs) in 2018 with support from the Agricultural, Food, and Rural Affairs Agency, 318069-03-HD040, and is based on artificial intelligence-based HPAI spread analysis and patterning. Highly Pathogenic Avian Influenza (HPAI) is coming from abroad through migratory birds, but it is not clear exactly how it spreads to farms. In addition, it is assumed that the main cause of the spread is the vehicle, but the main cause of the spread is not exactly known. However, it is necessary to analyze the relationship between the vehicles and the facilities at the farms where they occur, as the type of vehicles that visit the farms most frequently is between farms and facilities, such as livestock transportation and feed transportation. In this paper, based on the Korea Animal Health Integrated System (KAHIS) data provided by Animal and Plant Quarantine Agency, the main cause of HPAI virus transfer is to be confirmed between vehicles and facilities.
Avian influenza viruses (AIV) have been isolated from a wide range of domestic and wild birds. Wild birds, predominantly ducks, geese and gulls form the reservoir of AIV in nature. The viruses in wild bird populations are a potential source of widespread infections in poultry. Active surveillance for AIV infection provides information regarding AIV distribution, and global AIV surveillance can play a key role in the early recognition of highly pathogenic avian influenza (HPAI). Since 2003 in Korea, there have been four H5N1 HPAI outbreaks caused by clade 2.5, 2.2 and 2.3.2. Therefore, improvement of AIV surveillance strategy is required to detect HPAI viruses effectively. This article deals with the major events establishing the role of wild birds in the natural history of influenza in Korea. We highlighted the need for continuous surveillance in wild birds and characterization of these viruses to understand AIV epidemiology and host ecology in Korea.
Among the 16 hemagglutinin (HA) subtypes of avian influenza virus (AIV), only the H5 and H7 subtypes have caused highly pathogenic avian influenza (HPAI) in poultry. However, most H5 or H7 subtype viruses are categorized as low pathogenic avian influenza (LPAI). Some AIVs, including the H5 and H7 HPAI viruses, have shown the ability to infect humans directly. In this study, we describe the biological and molecular characterization of an H5N3 AIV (SBD/KR/KNU SYG06/06) isolated from spot-billed duck (Anas poecilorhyncha) in Korea. A phylogenetic analysis of the eight viral genes showed that the SBD/KR/KNU SYG06/06 isolate belongs to the Eurasian lineage and that the SBD/KR/KNU SYG06/06 isolate was clearly different from HPAI H5N1 strains, including human isolates and the Italian HPAI H5N2 strains. Additionally, no relationship was found between SBD/KR/KNU SYG06/06 and the Korean HPAI H5N1 isolates. The SBD/KR/ KNU SYG06/06 isolate had avian specific receptor binding site residues in the HA protein and the four C-terminal amino acids in the NS1 protein. The HA protein of the SBD/KR/KNU SYG06/06 isolate exhibited the typical LPAI motif at the cleavage site and this virus produced no cytopathic effects in MDCK cells without trypsin. Given these results, we suggest that the H5N3 AIV isolated from the spot-billed duck should be considered an LPAI virus and should have no pathogenic effect in humans.
Highly pathogenic avian influenza (HPAI) occurred in the breeder duck farms in Jeonbuk of in Korea on January to February 2014. Clinically, the most ducks showed various signs from depression, dropped egg production and feed consumption to even, death. The most commonly gross changes were hepatomegaly, splenomegaly, petechial and ecchymotic hemorrhage on the liver surface, a white stripe on the cardiac muscle, multifocal hemorrhagic foci in pancreas, and severely hemorrhagic embryos. The most significant signs of H5N8 virus was supposed to specific on ducks. The viral antigen was mainly detected in the endothelium of blood vessels of various organs and tissues, peripheral nerves, and neuronal cells. Based on the above results, we identified that HPAI H5N8 induced systemic infection in the adult breeder ducks.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.53
no.1
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pp.9-15
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2011
Highly pathogenic avian influenza could not be identified visually. It takes time to identify the symptoms by its incubation period. Without taking a quick step, the diffusion area of HPAI has dramatically increased, the extent of damage becomes bigger. In network research, the algorithm of finding the central node on the network applied to various diffusion of epidemic problems, was used in control system of tracing the diffusion path, blocking central nodes. This study tried to make the diffusion of HPAI network model for the crowded farms area, and reduce the diffusion rate to control the high-risk farms.
Avian influenza(AI) is an epizootic disease of variable severity caused by type A influenza viruses of the orthomyxovirus group. Chickens were the most frequently affected avian species with AI viruses. There were many outbreaks of fowl plague, now known as highly pathogenic AI(HP AI), throughout the world since Perroncito described the fowl plague in 1978 in Italy. In recent years HPAI viruses of different serotypes such as H5, H7 and H9 has been isolated from humans on several occasions either related with outbreak of HPAI in birds or not. In 1997, one of the most noteworthy events in AI history was the human mortality with H5N1 HPAI virus infection in Hong Kong. Six persons of total 18 persons with clinical signs of influenza were died. Recently the human cases with mortality related with HP AI outbreaks in poultry industry has been increased such as outbreaks of HP AI throughout Asia countries including Korea, Japan, China, Vietnam, Thailand and others in 2003. Although these outbreaks revealed the capable of spreading from birds to human, the capability for transmission between people was not clear. Therefore, this report will review the possibility of HP AI infection in human associated with HPAI outbreak in poultry industry.
Park, Hyeon-Chun;Shin, Juyoun;Cho, Sung-Min;Kang, Shinseok;Chung, Yeun-Jun;Jung, Seung-Hyun
Genomics & Informatics
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v.18
no.1
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pp.5.1-5.5
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2020
Highly pathogenic avian influenza (HPAI) viruses have caused severe respiratory disease and death in poultry and human beings. Although most of the avian influenza viruses (AIVs) are of low pathogenicity and cause mild infections in birds, some subtypes including hemagglutinin H5 and H7 subtype cause HPAI. Therefore, sensitive and accurate subtyping of AIV is important to prepare and prevent for the spread of HPAI. Next-generation sequencing (NGS) can analyze the full-length sequence information of entire AIV genome at once, so this technology is becoming a more common in detecting AIVs and predicting subtypes. However, an analysis pipeline of NGS-based AIV sequencing data, including AIV subtyping, has not yet been established. Here, in order to support the pre-processing of NGS data and its interpretation, we developed a user-friendly tool, named prediction of avian influenza virus subtype (PAIVS). PAIVS has multiple functions that support the pre-processing of NGS data, reference-guided AIV subtyping, de novo assembly, variant calling and identifying the closest full-length sequences by BLAST, and provide the graphical summary to the end users.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.20
no.2
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pp.60-74
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2017
To facilitate prevention of highly pathogenic avian influenza (HPAI), a GIS is widely used for monitoring, investigating epidemics, managing HPAI-infected farms, and eradicating the disease. After the outbreak of foot-and-mouth disease in 2010 and 2011, the government of the Republic of Korea (ROK) established the GIS-based Korean Animal Health Integrated System (KAHIS) to avert livestock epidemics, including HPAI. However, the KAHIS is not sufficient for controlling HPAI outbreaks due to lack of responsibility in fieldwork, such as sterilization of HPAI-infected poultry farms and regions, control of infected animal movement, and implementation of an eradication strategy. An outbreak prediction model to support efficient HPAI control in the ROK is proposed here, constructed via analysis of HPAI outbreak patterns in the ROK. The results show that 82% of HPAI outbreaks occurred in Jeolla and Chungcheong Provinces. The density of poultry farms in these regions were $2.2{\pm}1.1/km^2$ and $4.2{\pm}5.6/km^2$, respectively. In addition, reared animal numbers ranged between 6,537 and 24,250 individuals in poultry farms located in HPAI outbreak regions. Following identification of poultry farms in HPAI outbreak regions, an HPAI outbreak prediction model was designed using factors such as the habitat range for migratory birds(HMB), freshwater system characteristics, and local road networks. Using these factors, poultry farms which reared 6,500-25,000 individuals were filtered and compared with number of farms actually affected by HPAI outbreaks in the ROK. The HPAI prediction model shows that 90.0% of the number of poultry farms and 54.8% of the locations of poultry farms overlapped between an actual HPAI outbreak poultry farms reported in 2014 and poultry farms estimated by HPAI outbreak prediction model in the present study. These results clearly show that the HPAI outbreak prediction model is applicable for estimating HPAI outbreak regions in ROK.
Sooyeon Lee;Suyeon Kang;Jubi Heo;Yeojin Hong;Thi Hao Vu;Anh Duc Truong;Hyun S Lillehoj;Yeong Ho Hong
Journal of Animal Science and Technology
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v.65
no.4
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pp.838-855
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2023
The highly pathogenic avian influenza (HPAI) virus triggers infectious diseases, resulting in pulmonary damage and high mortality in domestic poultry worldwide. This study aimed to analyze miRNA expression profiles after infection with the HPAI H5N1 virus in resistant and susceptible lines of Ri chickens.For this purpose, resistant and susceptible lines of Vietnamese Ri chicken were used based on the A/G allele of Mx and BF2 genes. These genes are responsible for innate antiviral activity and were selected to determine differentially expressed (DE) miRNAs in HPAI-infected chicken lines using small RNA sequencing. A total of 44 miRNAs were DE after 3 days of infection with the H5N1 virus. Computational program analysis indicated the candidate target genes for DE miRNAs to possess significant functions related to cytokines, chemokines, MAPK signaling pathway, ErBb signaling pathway, and Wnt signaling pathway. Several DE miRNA-mRNA matches were suggested to play crucial roles in mediating immune functions against viral evasion. These results revealed the potential regulatory roles of miRNAs in the immune response of the two Ri chicken lines against HPAI H5N1 virus infection in the lungs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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