Indirect Immunofluorescence Assay for the Simultaneous Detection of Antibodies against Clinically Important Old and New World Hantaviruses
Notice bibliographique
Résumé
In order to detect serum antibodies against clinically important Old and New World hantaviruses simultaneously, multiparametric indirect immunofluorescence assays (IFAs) based on biochip mosaics were developed. Each of the mosaic substrates consisted of cells infected with one of the virus types Hantaan (HTNV), Puumala (PUUV), Seoul (SEOV), Saaremaa (SAAV), Dobrava (DOBV), Sin Nombre (SNV) or Andes (ANDV). For assay evaluation, serum IgG and IgM antibodies were analyzed using 184 laboratory-confirmed hantavirus-positive sera collected at six diagnostic centers from patients actively or previously infected with the following hantavirus serotypes: PUUV (Finland, n=97); SEOV (China, n=5); DOBV (Romania, n=7); SNV (Canada, n=23); ANDV (Argentina and Chile, n=52). The control panel comprised 89 sera from healthy blood donors. According to the reference tests, all 184 patient samples were seropositive for hantavirus-specific IgG (n=177; 96%) and/or IgM (n=131; 72%), while all control samples were tested negative. In the multiparametric IFA applied in this study, 183 (99%) of the patient sera were IgG and 131 (71%) IgM positive (accordance with the reference tests: IgG, 96%; IgM, 93%). Overall IFA sensitivity for combined IgG and IgM analysis amounted to 100% for all serotypes, except for SNV (96%). Of the 89 control sera, 2 (2%) showed IgG reactivity against the HTNV substrate, but not against any other hantavirus. Due to the high cross-reactivity of hantaviral nucleocapsid proteins, endpoint titrations were conducted, allowing serotype determination in >90% of PUUV- and ANDV-infected patients. Thus, multiparametric IFA enables highly sensitive and specific serological diagnosis of hantavirus infections and can be used to differentiate PUUV and ANDV infection from infections with Murinae-borne hantaviruses (e.g. DOBV and SEOV).
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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 | 0,000 | 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 ».