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Host Antibodies in Mosquito Bloodmeals: A Potential Tool to Detect and Monitor Infectious Diseases in Wildlife

2008· article· en· W2181045568 sur OpenAlexafffund
B. J. Leighton, Bernard D. Roitberg, P.S. Belton, Carl Lowenberger

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Entomology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyAntibodyVirologyImmunologyFalse positive paradoxMultiplex

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When a female mosquito bites, it carries away a blood sample containing specific antibodies that can provide a history of the immune responses of its vertebrate host. This research examines the limits and reliability of a technique to detect antibodies in blood-fed mosquitoes in the laboratory. Mosquitoes were fed on blood containing a specific antibody, and then they were assayed using an enzyme-linked immunosorbent assay to determine the limits of detection of antibody over time, at different temperatures and initial antibody concentrations. The antibody, at an initial concentration of 1 microg/ml, could be detected in mosquitoes for 24-48 h after feeding. Blind tests simulating the assay of feral mosquitoes were used to test the reliability of the method and detected positive mosquitoes with few false negatives and no false positives. Specific antibodies also could be detected in mosquitoes that had been air-dried or preserved in ethanol. This research indicates that, in theory, the collection and immunological assay of blood-fed mosquitoes could be developed to detect and monitor infectious disease in wildlife.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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