Detection of dicistroviruses RNA in blood of febrile Tanzanian children
Notice bibliographique
Résumé
Fever is the leading cause of paediatric outpatient consultations in Sub-Saharan Africa. Although most are suspected to be of viral origin, a putative causative pathogen is not identified in over a quarter of these febrile episodes. Using a de novo assembly sequencing approach, we report the detection (15.4%) of dicistroviruses (DicV) RNA in sera collected from 692 febrile Tanzanian children. In contrast, DicV RNA was only detected in 1/77 (1.3%) plasma samples from febrile Tanzanian adults, suggesting that children could represent the primary susceptible population. Estimated viral load by specific quantitative real-time RT-PCR assay ranged from < 1.32E3 to 1.44E7 viral RNA copies/mL serum. Three DicV full-length genomes were obtained, and a phylogenetic analyse on the capsid region showed the presence of two clusters representing tentative novel genus. Although DicV-positive cases were detected throughout the year, a significantly higher positivity rate was observed during the rainy season. This study reveals that novel DicV RNA is frequently detected in the blood of Tanzanian children, paving the way for further investigations to determine if DicV possibly represent a new agent in humans.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».