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Enregistrement W1483999325 · doi:10.1111/j.1348-0421.2010.00286.x

Rapid detection of Lassa virus by reverse transcription-loop-mediated isothermal amplification

2010· article· en· W1483999325 sur OpenAlexaff
Aiko Fukuma, Yohei Kurosaki, Yuko Morikawa, Allen Grolla, Heinz Feldmann, Jiro Yasuda

Notice bibliographique

RevueMicrobiology and Immunology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesJapan Science and Technology AgencyNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesJapan Society for the Promotion of ScienceNational Institutes of Health
Mots-clésLassa virusLoop-mediated isothermal amplificationReverse Transcription Loop-mediated Isothermal AmplificationVirologySierra leoneBiologyReverse transcriptaseLassa feverArenavirusVirusMolecular biologyPrimer (cosmetics)RNAAntigenImmunologyChemistryGeneDNAGeneticsLymphocytic choriomeningitis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a simple one-step reverse transcription-loop-mediated isothermal amplification (RT-LAMP) assay for rapid detection of Lassa virus (LASV) was established. The two primer sets were designed to detect LASV circulating in Sierra Leone and northeastern Nigeria. The RT-LAMP assay using these primer sets was able to detect 100 copies of the in vitro transcribed artificial LASV RNA within 25 min. The assay was also evaluated using intact viral RNA extracted from cell culture-propagated viruses and confirmed to be highly specific for LASV. The RT-LAMP assay developed in this study is rapid, simple, and highly specific for the detection of LASV, although its sensitivity is slightly lower than that of real-time RT-PCR. In addition, because the RT-LAMP assay does not require the use of sophisticated equipment, it would be advantageous for clinical diagnosis of LASV infection in developing countries. It might also be employed in cases of deliberate release during bioterrorism attacks or in epidemiological surveillance for disease outbreaks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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