Evaluation and Validation of Real-Time Reverse Transcription-PCR Assay Using the LightCycler System for Detection and Quantitation of Norovirus
Notice bibliographique
Résumé
We developed an assay for the detection and quantitation of norovirus with the LightCycler SYBR Green-based real-time reverse transcription-PCR (real-time LC RT-PCR) and previously published primers in the capsid and the polymerase gene. One hundred thirty-two stool specimens from the Provincial Laboratory for Public Health (Microbiology), Alberta, Canada, and the Centers for Disease Control and Prevention, Atlanta, Ga., were used to validate the new assay. The samples were collected from patients involved in outbreaks of acute gastroenteritis or children who presented with sporadic gastroenteritis. The real-time LC RT-PCR assay detected norovirus strains from three genogroup I (G-I) clusters (G-I/1, G-I/2, and G-I/3) and 10 genogroup II (G-II) clusters (G-II/1, G-II/2, G-II/3, G-II/4, G-II/6, G-II/7, G-II/10, G-II/12, G-II/15, and G-II/16). There was 100% concordance with the results from 58 stool specimens which tested positive by conventional RT-PCR assays. By dilution analysis, the real-time LC RT-PCR was 10,000 times more sensitive than the conventional RT-PCR. The new assay increased the number of samples in which noroviruses were detected by 19%. The real-time LC RT-PCR had a wide dynamic range, detecting from 5 to 5 x 10(6) copies of RNA per reaction, resulting in a theoretical lower limit of detection of 25,000 copies of RNA per g of stool. No cross-reactions were found with specimens containing sapovirus, rotavirus, astrovirus, and adenovirus. Because of the high sensitivity and specificity of the assay with a relatively rapid and simple procedure, the real-time LC RT-PCR will be useful as a routine assay for the clinical diagnosis of norovirus infection.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».