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Enregistrement W2783830038 · doi:10.21931/rb/2017.02.04.4

Preliminary study for the detection of pig specific antibodies against peptides obtained from PRRSV envelope proteins using Dot blot assay

2017· article· en· W2783830038 sur OpenAlexaff
Zuniga Sanchez R, Markus Czub, Regula Waeckerlin, Mansilla Ojeda R, Frank Camacho, Ruiz Garrido

Notice bibliographique

RevueBionatura · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Virus Infections Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDot blotEnvelope (radar)AntibodyWestern blotMolecular biologyVirologyChemistryBiologyComputer scienceImmunologyBiochemistryTelecommunicationsDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Porcine Respiratory and Reproductive Syndrome Virus (PRRSV) is found worldwide being responsible for one the largest economic losses in the swine industry. Currently, different immunological assays are being used to detect specific anti-PRRSV antibodies, however they have some deficiencies. As an example of this is the ELISA test that usually does not work well with small molecules because it generally absorbs peptides larger than 15-20 residues in length. This study was conducted for the detection of specific antibodies in field pig sera against PRRSV using small synthetic peptides by Dot Blot assay. Those peptides were obtained from the envelope protein GP5 of PRRSV type 1 and type 2. Each sera sample was diluted using a range from 0.000625 to 0.005. The level of concordance between the results obtained by Dot-blot and commercial ELISA for pig categories oscillated from discrete to moderate against peptides. Sows showed higher antibody titers than younger pigs towards all peptides, being more noticeable against GP5 P1. It was demonstrated that Dot-blot assay is a valuable technique for detecting specific antibodies against small synthetic peptides.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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