Neuraminidase as an enzymatic marker for detecting airborne <i>Influenza virus</i> and other viruses
Notice bibliographique
Résumé
Little information is available regarding the effectiveness of air samplers to collect viruses and regarding the effects of sampling processes on viral integrity. The neuraminidase enzyme is present on the surface of viruses that are of agricultural and medical importance. It has been demonstrated that viruses carrying this enzyme can be detected using commercial substrates without having to process the sample by methods such as RNA extraction. This project aims at evaluating the effects of 3 aerosol-sampling devices on the neuraminidase enzyme activity of airborne viruses. The purified neuraminidase enzymes from Clostridium perfringens, a strain of Influenza A (H1N1) virus, the FluMist influenza vaccine, and the Newcastle disease virus were used as models. The neuraminidase models were aerosolized in aerosol chambers and sampled with 3 different air samplers (SKC BioSampler, 3-piece cassettes with polycarbonate filters, and Coriolis μ) to assess the effect on neuraminidase enzyme activity. Our results demonstrated that Influenza virus and Newcastle disease virus neuraminidase enzymes are resistant to aerosolization and sampling with all air samplers tested. Moreover, we demonstrated that the enzymatic neuraminidase assay is as sensitive as RT-qPCR for detecting low concentrations of Influenza virus and Newcastle disease virus. Therefore, given the sensitivity of the assay and its compatibility with air sampling methods, viruses carrying the neuraminidase enzyme can be rapidly detected from air samples using neuraminidase activity assay without having to preprocess the samples.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».