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Enregistrement W2913698284 · doi:10.1002/jmv.25408

Establishment of sandwich ELISA for detecting the H7 subtype influenza A virus

2019· article· en· W2913698284 sur OpenAlexaff
Lingling Chen, Feier Ruan, Ying Sun, Haiying Chen, Mingbin Liu, Jianfang Zhou, Kun Qin

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Virology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensCAE (Canada)
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésVirologyVirusBiologyInfluenza A virus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Avian H7N9 subtype influenza virus infects human with high case-fatality rate since it emerged in 2013. Although the vaccination has been rapidly used in poultry due to the emergence of highly pathogenic strain, this virus remains prevalent in this region. Thus, rapid diagnosis both in poultry and human clinic is critically important for the control and prevention of H7N9 infection. In this study, a batch of H7 subtype-specific monoclonal antibodies (mAbs) were developed and a pair of mAb, 2B6, and 5E9 were used to establish a double-antibody sandwich enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) to quantify H7 protein and detect influenza A virus baring H7 subtype HA. The lowest detection limit for the recombinant H7 protein was 10 ng/mL and 0.5 HAU/50 μL of A/Guangdong/17SF003/2016(H7N9), 2 HAU/50 μL of A/Netherlands/219/2003(H7N7) and A/Anhui/1/2013(H7N9) for live virus, respectively. The ELISA could not only detect the prevailing H7N9 virus, but also antigenic drift H7 subtype viruses, showing excellent sensitivity and high specificity. Hence, it could serve as a valuable approach to diagnose H7 subtype virus which showed great potential to cause pandemic, as well as antigen quantification.

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)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeObservationnel
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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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