Accurate detection of Zika virus IgG using a novel immune complex binding ELISA
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Accurate serological assays are urgently needed to support public health responses to Zika virus (ZIKV) infection with its potential to cause foetal damage during pregnancy. Current flavivirus serology for ZIKV infections lacks specificity due to cross-reacting antibodies from closely related other flaviviruses. In this study, we evaluated novel serological tests for accurate ZIKV IgG detection. METHODS: Our ELISAs are based on immune complex binding. The high specificity is achieved by the simultaneous incubation of labelled ZIKV antigen and unlabelled flavivirus homolog protein competitors. Two assays were validated with a panel of 406 human samples from PCR-confirmed ZIKV patients collected in Brazil (n = 154), healthy blood donors and other infections from Brazil, Europe, Canada and Colombia (n = 252). RESULTS: The highest specificity (100% [252/252, 95% confidence interval (CI) 98.5-100.0]) was shown by the ZIKV ED3 ICB ELISA using the ED3 antigen of the ZIKV envelope. A similar test using the NS1 antigen (ZIKV NS1 ICB ELISA) was slightly less specific (92.1% [232/252, 95% CI 88.0-95.1]). The commercial Euroimmun ZIKV ELISA had a specificity of only 82.1% (207/252, 95% CI 76.8-86.7). Sensitivity was high (93-100%) from day 12 after onset of symptoms in all three tests. Seroprevalence of ZIKV IgG was analysed in 87 samples from Laos (Asia) confirming that the ED3 ELISA showed specific reactions in other populations. CONCLUSIONS: The novel ED3 ICB ELISA will be useful for ZIKV-specific IgG detection for seroepidemiological studies and serological diagnosis for case management in travellers and in countries where other flavivirus infections are co-circulating.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».