Use of an Internal Positive Control in a Multiplex Reverse Transcription-PCR To Detect West Nile Virus RNA in Mosquito Pools
Notice bibliographique
Résumé
We report on the use of West Nile virus Armored RNA as an internal positive control (IPC) for the extraction and reverse transcription-PCR (RT-PCR) of RNA extracted from field-collected mosquitoes and on a multiplex real-time Taqman RT-PCR to simultaneously detect the 3' noncoding region of West Nile virus and the West Nile virus NS5-2 region comprising the IPC. Mosquito pools from the province of British Columbia, Canada (n = 635), were tested in duplicate and found to be negative for West Nile virus and positive for the IPC. Known West Nile virus-positive supernatants from mosquito pools from the provinces of Alberta and Manitoba were tested in duplicate and found to be positive for both regions of the West Nile virus genome. The mean cycle threshold (Ct) value for the IPC in batch extraction controls +/- 2 standard deviations was found to be 36.43 +/- 1.78 cycles. IPCs of 98.4% (624) of West Nile virus-negative pools fell within this range, indicating the reproducibility of RNA extraction and RT-PCR for pools varying in mosquito genus and number. A comparison of mosquito pool genera revealed no significant genus effect on the Ct value of the IPC. The incorporation of West Nile virus Armored RNA as an IPC allows monitoring of RNA extraction and RT-PCR and detection of false-negative results due to failures in these processes or to PCR inhibition, respectively.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».