Performance of assays for testing antibodies against porcine reproductive and respiratory syndrome virus in sera collected from swine farms in a region with an extreme virus heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Porcine reproductive and respiratory syndrome is the most economically important viral disease in the swine industry worldwide. Porcine reproductive and respiratory syndrome virus (PRRSV) strains are classified into two distinct genotypes, the European genotype and the North American genotype. The European PRRSV genotype has been divided into three subtypes: a pan-European subtype 1 and East European subtypes 2 and 3. The aim of this study was to evaluate the performance of commercial and homemade serological assays to test field sera from a geographical region with an extreme PRRSV heterogeneity. Belarus became the country of choice for sample collection because heterologous PRRSV strains of all known European subtypes circulate in this country. Sera from Belarusian swine farms were tested in immunoperoxidase monolayer assays based on pan-European subtype 1, East European subtype 3 and North American strains as antigens and commercial enzyme-linked immunosorbent assays (IDEXX and INGEZIM). The obtained results suggest that none of the serological tools for PRRSV diagnosis can guarantee a flawless detection of antibodies at the individual animal level. Considering heterogeneity of recently isolated European PRRSV strains the problem can be relevant in many countries.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».