A neuraminidase activity-based microneutralization assay for evaluating antibody responses to influenza H5 and H7 vaccines
Notice bibliographique
Résumé
Outbreaks of the highly pathogenic avian influenza H5N1 and H7N9 viruses have spurred an unprecedented research effort to develop antivirals and vaccines against influenza. Standardized methods for vaccine evaluation are critical for facilitating vaccine development. Compared with hemagglutination inhibition assays, mounting evidence suggest that microneutralization tests (MNTs) is a better choice for the evaluation of candidate pandemic influenza vaccines because they measure neutralizing antibody activity in cell cultures and are more sensitive in detecting H5 and H7. Here, we report a MNT measuring neuraminidase activity as the read-out (NA-MNT) for quantitative analysis of neutralizing antibodies against avian influenza viruses. Compared to the conventional microneutralization assay (ELISA-MNT), the NA-MNT is faster with lower intra- and inter-assay variations, while no difference in geometric mean titers was found between these two assays for the evaluation of H5N1 and H7N9 vaccines. These results suggest that NA-MNT is a reliable and high throughput method which could facilitate the development of candidate pandemic influenza vaccine.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».