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Enregistrement W3028685851 · doi:10.3389/fvets.2020.00301

Extraction and Detection of Avian Influenza Virus From Wetland Sediment Using Enrichment-Based Targeted Resequencing

2020· article· en· W3028685851 sur OpenAlexafffund
Lauren C. Tindale, Waren N. Baticados, Jun Duan, Michelle Coombe, Agatha N. Jassem, Patrick Tang, Miguel Uyaguari, Richard A. Moore, Chelsea G. Himsworth, William Hsiao, Natalie Prystajecky

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreMinistry of HealthMinistry of AgricultureUniversity of British ColumbiaBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesGenome British ColumbiaAgriculture and Agri-Food CanadaCanadian Food Inspection AgencyBritish Columbia Ministry of Agriculture and LandsGenome Canada
Mots-clésBiologyFalse positive paradoxReal-time polymerase chain reactionInfluenza A virusVirusPopulationVirologyInfluenza A virus subtype H5N1RNA extractionRNAMedicineGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early virus detection and characterization is key to successful avian influenza virus (AIV) surveillance for the health of humans as well as domestic poultry. We explored a novel sampling approach and molecular strategy using sediment from wetlands and outdoor waterbodies on poultry farms as a population-level proxy of AIV activity in waterfowls. RNA was extracted using the MoBio RNA PowerSoil Total RNA isolation kit with additional chloroform extraction steps to reduce PCR inhibition. AIV matrix protein (MP) gene was detected in 42/345 (12.2%) samples by RT-qPCR; an additional 64 (18.6%) samples showed evidence of amplification below the threshold and were categorized as "suspect positive." Enrichment-based targeted resequencing (TR) identified AIV sequences in 79/345 (22.9%) samples. TR probes were designed for MP, hemagglutinin (HA), and neuraminidase (NA), however PB2 and PA were also identified. Although RT-qPCR and TR only had fair-moderate agreement, RT-qPCR positivity was predictive of TR-positivity both when using only strictly positive RT-qPCR samples (OR = 11.29) and when coding suspect positives as positive (OR = 7.56). This indicates that RT-qPCR could be used as a screening tool to select samples for virus characterization by TR and that future studies should consider RT-qPCR suspect positives to be positive samples for subsequent resequencing when avoiding false negatives is the priority, for instance in a diagnostic test, and to consider suspect positives to be negative samples when cost efficiency over a large number of samples is the priority, for instance in a surveillance program. A total of 13 HA (H1-7, H9-13, H16) and 9 NA (N1-9) subtypes were identified, with a maximum of 8 HA and 8 NA subtypes detected in a single sample. The optimized RNA extraction and targeted resequencing methods provided increased virus detection and subtyping characterization that could be implemented in an AIV surveillance system.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,269 · 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'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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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