MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3094549008 · doi:10.21769/bioprotoc.3789

A Protocol for Simple, Rapid, and Direct Detection of SARS-CoV-2 from clinical samples, using Reverse Transcribed Loop-Mediated Isothermal Amplification (RT-LAMP)

2020· article· en· W3094549008 sur OpenAlexaff
Rawi Naddaf, Nadav Ben-Assa, Tal Gefen, Tal Capucha, Haitham Hajjo, Noa Mandelbaum, Lilach Elbaum, Shai Kaplan, Assaf Rotem, Michal Chowers, Moran Szwarcwort‐Cohen, Mical Paul, Naama Geva‐Zatorsky

Notice bibliographique

RevueBIO-PROTOCOL · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReverse Transcription Loop-mediated Isothermal AmplificationLoop-mediated isothermal amplificationProtocol (science)PopulationPandemicSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Computer scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineVirologyBiologyEnvironmental healthReverse transcriptasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SARS-CoV-2 has quickly spread all around the globe causing illness and wide damages. Most countries were unprepared for such a rapid spread and crisis. This led to various strategies for effective control of the new pandemic. A key aspect in all countries was to effectively test the population for the virus. Most countries chose a lockdown strategy in which many workplaces and activities are completely closed, leading to substantial economy costs. Here, we present a protocol we recently developed that allows rapid and simple detection of SARS-CoV-2 for the large population, eliminating costs and involvement of professional teams and laboratories. This protocol is based on Reverse Transcribed Loop-Mediated Isothermal Amplification (RT-LAMP). We tested this protocol directly on patient samples, both nasal and throat clinical swabs as well as saliva. Notably, this protocol is simple, cheap and can be easily applied to other pathogens as well.

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)0,000
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,199 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBIO-PROTOCOLMême sujetBiosensors and Analytical DetectionTravaux en français237 207