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Enregistrement W2609371110 · doi:10.1016/j.jviromet.2017.04.016

Quantifying low-frequency revertants in oral poliovirus vaccine using next generation sequencing

2017· article· en· W2609371110 sur OpenAlexaff
Eric Sarcey, Aurélie Serres, Fabrice Tindy, Audrey Chareyre, Siemon H. S. Ng, Marine Nicolas, Emmanuelle Vetter, Thierry Bonnevay, Éric Abachin, Laurent Mallet

Notice bibliographique

RevueJournal of Virological Methods · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Immunology Research
Établissements canadiensSanofi (Canada)
Organismes subventionnairesSanofi Pasteur
Mots-clésBiologyVirologyPoliovirusDNA sequencingComputational biologyGeneticsVirusDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spontaneous reversion to neurovirulence of live attenuated oral poliovirus vaccine (OPV) serotype 3 (chiefly involving the n.472U>C mutation), must be monitored during production to ensure vaccine safety and consistency. Mutant analysis by polymerase chain reaction and restriction enzyme cleavage (MAPREC) has long been endorsed by the World Health Organization as the preferred in vitro test for this purpose; however, it requires radiolabeling, which is no longer supported by many laboratories. We evaluated the performance and suitability of next generation sequencing (NGS) as an alternative to MAPREC. The linearity of NGS was demonstrated at revertant concentrations equivalent to the study range of 0.25%-1.5%. NGS repeatability and intermediate precision were comparable across all tested samples, and NGS was highly reproducible, irrespective of sequencing platform or analysis software used. NGS was performed on OPV serotype 3 working seed lots and monovalent bulks (n=21) that were previously tested using MAPREC, and which covered the representative range of vaccine production. Percentages of 472-C revertants identified by NGS and MAPREC were comparable and highly correlated (r≥0.80), with a Pearson correlation coefficient of 0.95585 (p<0.0001). NGS demonstrated statistically equivalent performance to that of MAPREC for quantifying low-frequency OPV serotype 3 revertants, and offers a valid alternative to MAPREC.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,576
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,030 · 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'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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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