Extraction and Detection of Avian Influenza Virus From Wetland Sediment Using Enrichment-Based Targeted Resequencing
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».