Antigenic Categorization of Contemporary H3N2 Swine Influenza Virus Isolates Using a High-Throughput Serum Neutralization Assay
Notice bibliographique
Résumé
In vivo, neutralizing antibodies are critical for viral clearance. A high-throughput serum neutralization (HTSN) assay was developed to antigenically categorize Swine influenza virus (SIV) isolates. Uncategorized viruses were tested using a panel of antisera representing the H3N2 SIV subtypes and the results expressed as a serum neutralization ratio. Antisera were generated against contemporary isolates representing circulating H3N2 SIV subtypes (clusters I, III, IV). Reference viruses and the corresponding antisera were evaluated using traditional hemagglutination inhibition (HI) and the HTSN assays and good correlation (r = 0.84) was observed between the 2 tests. Categorical clustering of 40 recent (2008-2009) SIV isolates was assessed using the HTSN assay. The H3N2 SIV isolates with amino acid similarity >97% to the commonly used H3N2 cluster IV reference strain A/Swine/Ontario/33853/2005 (ON05) showed strong reactivity with cluster IV antisera. Isolates with <97% amino acid similarity to ON05 sporadically or completely failed to react with any antiserum. A cluster of 3 isolates with weak reaction with cluster III antiserum may be a potential emerging cluster of H3N2 with moderate genetic similarity to cluster II H3N2 (93% similarity). Potential uses of the HTSN assay include identification of broadly cross-reactive or antigenically distinct SIV isolates for use in vaccine virus selection or as part of surveillance efforts monitoring antigenic drift.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».