Detection of Zaire ebolavirus in swine: Assay development and optimization
Notice bibliographique
Résumé
Ebolaviruses (family Filoviridae, order Mononegavirales) cause often fatal, haemorrhagic fever in primates including humans. Pigs have been identified as a species susceptible to Reston ebolavirus (RESTV) infection, with indicated transmission to humans in the Philippines; however, their role during Ebola outbreaks in Africa needs to be clarified. To perform surveillance studies, detection of ebolavirus requires a prerequisite validation of viral RNA and antibody detection methods in swine samples. These diagnostic tests also need to be suitable for deployment to low-level containment laboratories. In this study, we developed a set of tests for detection of antibodies against Zaire ebolavirus (EBOV) in swine. Recombinant EBOV nucleoprotein was produced using a baculovirus expression system for indirect ELISA development. Evaluation of this assay was performed using laboratory and field samples, achieving a diagnostic specificity of 99%. Importantly, the indirect ELISA was able to detect antibodies to EBOV at 7 dpi, 3 days earlier than virus neutralization tests (VNT). The format of the VNT in this work was modified to a microtitre plaque reduction neutralization assay (miPRNT) complemented with immunostaining to provide a more rapid and highly specific assay. Finally, a confirmatory immunoblot assay was generated to supplement the indirect ELISA results.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».