Interpreting dual ELISA and qPCR data for bacterial kidney disease of salmonids
Notice bibliographique
Résumé
Although there are a variety of methods available for the detection of Renibacterium salmoninarum, the causative agent of bacterial kidney disease in salmon and trout, the enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) is probably the most widely used method. However, ELISA measures bacterial antigen, which does not necessarily reflect the number of cells present. We hypothesized that dual analysis of kidney tissue by ELISA and a quantitative real-time polymerase chain reaction assay (qPCR) would provide complementary information about antigen level and the number of bacterial genomes. We found that DNA extracted from the insoluble fraction of the ELISA tissue preparation produced the same qPCR result as DNA extracted directly from frozen tissue, permitting true dual analysis of the same tissue sample. We examined kidney tissue in this manner from individual free-ranging juvenile Chinook salmon and antibiotic-treated captive subadult Chinook salmon and observed 3 different patterns of results. Among the majority of fish, there was a strong correlation between the ELISA value and the qPCR value. However, subsets of fish exhibited either low ELISA values with elevated qPCR values or higher ELISA values with very low qPCR values. These observations suggest a conceptual model that allows inferences about the state of infection of individual fish based on dual ELISA/qPCR results. Although this model requires further assessment through experimental infections and treatments, it may have utility in broodstock selection programs that currently apply egg-culling practices based on ELISA alone.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».