The Development of a Multiplex Reverse Transcription Polymerase Chain Reaction for Detection of Porcine Reproductive and Respiratory
Notice bibliographique
Résumé
A multiplex reverse transcription polymerase chain reaction (multiplex RT-PCR) was developed for the detection of porcine reproductive and respiratory syndrome virus (PRRSV). A set of three pairs of primer were designed based on the sequence of high conservative region of PRRSV. The diagnostic accuracy of the multiplex RT-PCR assay was evaluated using 25 field clinical samples, 10 reference strains and 6 true-negative samples. Simultaneously, the specificity and sensitivity of this method were evaluated. The result indicated that this assay could reliably differentiate between PRRSV and other swine viral disease, such as classical swine fever virus (CSFV), swine vesicular disease virus (SVDV) and vesicular exanthema of swine virus (VESV). Meanwhile, this assay was shown to be 10-fold more sensitive than the conventional single RT-PCR (conventional sRT-PCR) method. The results indicated that the multiplex RT-PCR developed in this study has high sensitivity, strong specificity and easy operation,it is not only suitable for diagnosis of samples of insignifiance content,but also it has important applied value in getting rid of animals with recessive virus and veterinary quarantine .The method may provide a new avenue to the rapid detection of this important pathogen in one reaction.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».