Development and Application of ApxIV-ELISA Differentiating Diagnostic Kit for Actinobacillus pleuropneumoniae
Notice bibliographique
Résumé
Actinobacillus pleuropneumoniae (APP) is the causative agent of porcine contagious pleuropneumonia which causes great economic losses in the pig industry worldwide. There are at least 15 serotypes of APP so that it is very difficult to diagnose and control this disease. An ApxⅣ-ELISA which could distinguish the vaccinated pigs from APP-infected ones was established based on the fact that the toxin ApxⅣ expresses only in vivo in APP-infected pigs. A differentiating diagnostic kit was developed by the optimization of conditions, whose specificity, sensitivity, repeatability and stability were evaluated and compared with an analogous ELISA kit (CHEKIT-APP-APXⅣ) from the company IDEXX and the indirect haemagglutination assay (IHA). A total of 1 453 clinical sera from China, UK, Denmark, USA, Canada and Australia were screened using the ApxⅣ-ELISA kit. The results showed that the ApxⅣ-ELISA kit had very high specificity, sensitivity, repeatability [the inter- and intrabatch imprecision (CV%) 15%] and stability (very stable at 4~8 ℃ for 9 months). Compared with CHEKIT-APP-APXⅣ, the overall agreement rate was up to 91.37%. The ApxⅣ antibody positive ratios of sows from China Farm 1 (CN1), China Farm 2 (CN2), USA, Canada, Denmark, Australia and UK were 30.05%, 70.69%, 39.72%, 0.64%, 42.22%, 1.85% and 93.94%, respectively; The positive ratios of piglets were 21.77% (CN1) and 27.15% (CN2), and those of finishing pigs were 5.51% (CN1) and 11.07% (CN2). The data confirm that the ApxⅣ-ELISA kit can be used to distinguish the vaccinated pigs from APP-infected ones.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».