Development and Use of a Multiplex Real-Time Quantitative Polymerase Chain Reaction Assay for Detection and Differentiation of <i>Porcine Circovirus</i> -2 Genotypes 2a and 2b in an Epidemiological Survey
Notice bibliographique
Résumé
By the end of 2004, the Canadian swine population had experienced a severe increase in the incidence of Porcine circovirus-associated disease (PCVAD), a problem that was associated with the emergence of a new Porcine circovirus-2 genotype (PCV-2b), previously unrecovered in North America. Thus, it became important to develop a diagnostic tool that could differentiate between the old and new circulating genotypes (PCV-2a and PCV-2b, respectively). Consequently, a multiplex real-time quantitative polymerase chain reaction (mrtqPCR) assay that could sensitively and specifically identify and differentiate PCV-2 genotypes was developed. A retrospective epidemiologic survey that used the mrtqPCR assay was performed to determine if cofactors could affect the risk of PCVAD. From 121 PCV-2-positive cases gathered for this study, 4.13%, 92.56%, and 3.31% were positive for PCV-2a, PCV-2b, and both genotypes, respectively. In a data analysis using univariate logistic regressions, the PCVAD-compatible (PCVAD/c) score was significantly associated with the presence of Porcine reproductive and respiratory syndrome virus (PRRSV), PRRSV viral load, PCV-2 viral load, and PCV-2 immunohistochemistry (IHC) results. Polytomous logistic regression analysis revealed that PCVAD/c score was affected by PCV-2 viral load (P = 0.0161) and IHC (P = 0.0128), but not by the PRRSV variables (P > 0.9), which suggests that mrtqPCR in tissue is a reliable alternative to IHC. Logistic regression analyses revealed that PCV-2 increased the odds ratio of isolating 2 major swine pathogens of the respiratory tract, Actinobacillus pleuropneumoniae and Streptococcus suis serotypes 1/2, 1, 2, 3, 4, and 7, which are serotypes commonly associated with clinical diseases.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».