Development of real‐time reverse transcriptase polymerase chain reaction methods for human rabies diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
To improve timely ante-mortem human rabies diagnosis, methods to detect viral RNA by TaqMan-based quantitative reverse transcriptase polymerase chain reactions (qRT-PCRs) have been developed. Three sets of two primers and one internal dual-labeled probe for each primer set that target distinct conserved regions of the rabies virus N gene were designed and evaluated. Using a collection of 203 isolates representative of the world-wide diversity of rabies virus, all three primers/probe sets were shown to detect a wide range of rabies virus strains with very few detection failures; the RABVD1 set in particular was the most broadly reactive. These qRT-PCR assays were shown to be quantitative over a wide range of viral titer and were 100-1,000 times more sensitive than nested RT-PCR; however, both the standard and real-time PCR methods yielded concordant results when used to test a collection of archived human suspect samples. The qRT-PCR assay was employed to monitor virus load in the saliva of a rabies virus-infected patient undergoing the Milwaukee treatment protocol. However in this case it would appear that reduction of the viral load in the patient's saliva over time did not appear to correlate well with clearance of viral components from the brain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».