Postnatal Identification of Zika Virus Peptides from Saliva
Notice bibliographique
Résumé
We explored the potential to diagnose Zika virus (ZIKV) infection by analyzing peptides in saliva during a convalescent phase of infection, long after resolution of acute disease. A 25-y-old woman clinically diagnosed with Zika fever in the first trimester was enrolled with her dizygotic twins for a 3-mo postnatal sample of saliva (9-mo after maternal infection). The female baby (A) had microcephaly while the male baby (B) was born healthy. Peptidomic analysis was completed by mass spectrometry (MS/MS), and ZIKV peptides were identified using the National Institutes of Health Zika Virus Resource database, then aligned and mapped to the ZIKV polyprotein to determine proteome coverage and phylogenetic studies. A total of 423 (mother), 607 (baby A), and 183 (baby B) unique ZIKV peptides were identified in saliva by MS/MS, providing a coverage of 67%, 84%, and 45%, respectively, of the entire ZIKV polyprotein (>3,400 amino acids). All peptides were aligned to other flaviviruses that are circulating in Brazil (dengue and yellow fever) to discard false-positive matches. Nine peptides identified were highly conserved to dengue virus. Alignment of a contiguous peptide sequence for mother/babies with the 74 ZIKV sequences suggested that the virus may have entered the oral cavity through the salivary glands, leading to an infection that persists into the postnatal period (vertical transmission). Furthermore, we identified 9 sequence variations that were unique to the baby with microcephaly (not found in the mother or the twin). This sequence information could provide a template for future neuropathogenic studies. A much larger sample size is required to determine whether sequence variation in the envelope protein significantly associates with microcephaly. Finally, from a public health perspective, it will be important to determine whether viral replication is still taking place after birth and whether the virus can be transmitted through salivary contact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».