Neuraminidase Activity as a Potential Enzymatic Marker for Rapid Detection of Airborne Viruses
Notice bibliographique
Résumé
Viruses offer a limited range of targets for their detection. To date, PCR and RT-PCR have been widely used for detection of viruses. In the case of environmental air sampling, the ability to detect a broad range of viruses would constitute a significant advantage for preventing outbreaks of airborne-transmitted viral infections. Given that neuraminidase is found on some respiratory virus species of medical or agricultural importance, this enzyme could theoretically be used to detect several different airborne viruses in a single assay. The aim of the present study was to evaluate the potential of neuraminidase activity as a marker for rapid detection of airborne viruses. We first validated the use of a low-pathogenic strain of Newcastle disease virus (NDV) as a model airborne virus. Our findings revealed that neuraminidase activity-based assays are almost as sensitive as RT-PCR assays currently used for detection of NDV. We also validated the utilization of a neuraminidase substrate specific to viral neuraminidase. Experiments conducted in a controlled chamber demonstrated that the neuraminidase activity is preserved after aerosolization, air sampling using impingement and handling. Finally, we tested our method with swine barn air samples. Our results demonstrate that neuraminidase activity-based assays are suitable for detection of viruses in air samples.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».