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Enregistrement W2904490439 · doi:10.3389/fvets.2018.00318

Viral Enrichment Methods Affect the Detection but Not Sequence Variation of West Nile Virus in Equine Brain Tissue

2018· article· en· W2904490439 sur OpenAlexaff
Dhani Prakoso, Michael J. Dark, Anthony F. Barbet, Marco Salemi, Kelli L. Barr, Junjie J. Liu, Nanny Wenzlow, Thomas B. Waltzek, Maureen T. Long

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCollege of Veterinary Medicine, University of FloridaUniversity of Florida Foundation
Mots-clésRNABiologyVirologyVirusRNA extractionRNA virusViral replicationDeep sequencingGeneticsGeneGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

West Nile virus (WNV), a small, positive sense, single stranded RNA virus continues to encroach into new locales with emergence of new viral variants. Neurological disease in the equine can be moderate to severe in the face of low to undetectable virus loads. Physical methods of virus enrichment may increase sensitivity of virus detection and enhance analysis of viral diversity, especially for deep sequencing studies. However, the use of these techniques is limited mainly to non-neural tissues. We investigated the hypothesis that elimination of equine brain RNA enhances viral detection without limiting viral variation. Eight different WNV viral RNA enrichment and host RNA separation methods were evaluated to determine if elimination of host RNA enhanced detection of WNV and increase the repertoire of virus variants for sequencing. Archived brain tissue from 21 different horses was inoculated with WNV, homogenized, before enrichment and separation. The protocols utilized combinations of low-speed centrifugation, syringe filtration, and nuclease treatment. Viral and host RNA were analyzed using real-time PCR targeting the WNV Envelope (E) protein and equine G3PDH to determine relative sensitivity for WNV and host depletion, respectively. To determine the effect of these methods on viral variation, deep sequencing of the E protein was performed. Our results demonstrate that additional separation and enrichment methods resulted in loss of virus in the face of host RNA depletion. DNA sequencing showed no significant difference in total sequence variation between the RNA enrichment protocols. For equine brain infected with WNV, direct RNA extraction followed by host RNA depletion was most suitable. This study highlights the importance of evaluating viral enrichment and separation methods according to tissue type before embarking on studies where quantification of virus and viral variants is essential to the outcome of the study.

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)0,001
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
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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