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Enregistrement W2116327784 · doi:10.3382/ps.2007-00195

Development of Methods for Detection and Quantification of Avian Influenza and Newcastle Disease Viruses in Compost by Real-Time Reverse Transcription Polymerase Chain Reaction and Virus Isolation

2008· article· en· W2116327784 sur OpenAlexafffund
Jiewen Guan, M. Chan, Bo Ma, C. Grenier, D.C. Wilkie, John Pasick, Brian W. Brooks, J. L. Spencer

Notice bibliographique

RevuePoultry Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral gastroenteritis research and epidemiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésNewcastle diseaseEmbryonatedCompostVirusBiologyVirologyReverse transcription polymerase chain reactionReal-time polymerase chain reactionMicrobiologyAgronomyGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Composting has been used for disposal of poultry carcasses and manure following outbreaks caused by avian influenza virus (AIV) and Newcastle disease virus (NDV), but methods are needed to test for survival of the viruses in compost to ensure biosecurity. Methods developed in the present study include extracting viruses from compost and purifying viral RNA. The extracted viruses were detected by virus isolation using embryonated chicken eggs, and the purified RNA was detected by real-time reverse transcription PCR (RRT-PCR). The virus isolation and the RRT-PCR methods were evaluated with 3 compost preparations that were produced from chicken manure mixed with corn silage, wood shavings, or wheat straw. The detection limits of both methods were 1,700 and 1,000 embryo lethal doses of AIV and NDV per gram of compost, respectively. The copy number of viral RNA quantified by RRT-PCR was highly correlated with the amount of virus in compost. The results suggested that the RRT-PCR method may be used as an alternative to the virus isolation method for rapid detection and accurate quantification of AIV and NDV in compost.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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