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Enregistrement W2549322967 · doi:10.1128/jcm.01879-16

Rapid Identification of Measles Virus Vaccine Genotype by Real-Time PCR

2016· article· en· W2549322967 sur OpenAlexaff
Felicia Roy, Lillian Mendoza, Joanne Hiebert, Rebecca J. McNall, Bettina Bankamp, Sarah Connolly, Amy Lüdde, Nicole Friedrich, Annette Mankertz, Paul A. Rota, Alberto Severini

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Microbiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVirology and Viral Diseases
Établissements canadiensUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirologyMeasles virusGenotypeMeaslesBiologyMorbillivirusIdentification (biology)Measles vaccineVirusReal-time polymerase chain reactionVaccinationGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During measles outbreaks, it is important to be able to rapidly distinguish between measles cases and vaccine reactions to avoid unnecessary outbreak response measures such as case isolation and contact investigations. We have developed a real-time reverse transcription-PCR (RT-PCR) method specific for genotype A measles virus (MeV) (MeVA RT-quantitative PCR [RT-qPCR]) that can identify measles vaccine strains rapidly, with high throughput, and without the need for sequencing to determine the genotype. We have evaluated the method independently in three measles reference laboratories using two platforms, the Roche LightCycler 480 system and the Applied Biosystems (ABI) 7500 real-time PCR system. In comparison to the standard real-time RT-PCR method, the MeVA RT-qPCR showed 99.5% specificity for genotype A and 94% sensitivity for both platforms. The new assay was able to detect RNA from five currently used vaccine strains, AIK-C, CAM-70, Edmonston-Zagreb, Moraten, and Shanghai-191. The MeVA RT-qPCR assay has been used successfully for measles surveillance in reference laboratories, and it could be readily deployed to national and subnational laboratories on a wide scale.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,325 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations55
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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