Development and Evaluation of a Real-Time Reverse Transcription-PCR Assay for Quantification of Gamma Interferon mRNA To Diagnose Tuberculosis in Multiple Animal Species
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis of free-ranging and captive wildlife, including species implicated in the maintenance and transmission of Mycobacterium bovis, is a difficult disease to diagnose and control. Historically, diagnosis of tuberculosis has relied largely upon assays of cell-mediated immunity (CMI), such as tuberculin skin testing. This approach, however, is problematic or impractical for use with many wildlife species. Increasingly, in vitro diagnostic tests, including gamma interferon (IFN-gamma)-based assays, are replacing or complementing skin testing of cattle and humans. Analogous assays are unavailable for most wildlife because of a lack of species-specific immunological reagents. This report describes the development and validation of a whole-blood assay to quantify antigen-specific IFN-gamma mRNA expression by quantitative real-time reverse transcription-PCR. Oligonucleotide primers and probes were designed and tested for reactivity towards several susceptible species of interest with respect to tuberculosis infection. The assay was subsequently optimized to quantify the IFN-gamma mRNA expression in elk and red deer (Cervus elaphus) and was evaluated for its ability to detect mycobacterial antigen-specific responses of experimentally tuberculosis-infected animals. The assay was a simple, rapid, and sensitive measure of antigen-specific CMI. The IFN-gamma mRNA responses correlated well with IFN-gamma protein production and showed performance in determining an animal's infection status superior to that of either lymphocyte proliferation or IFN-gamma protein enzyme-linked immunosorbent assay methods. An additional advantage is the ease with which the assay can be modified to reliably quantify IFN-gamma expression by using consensus sequences of closely related species or of other species for which IFN-gamma sequence information is available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».