Capsid integrity quantitative PCR to determine virus infectivity in environmental and food applications – A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Capsid integrity quantitative PCR (qPCR), a molecular detection method for infectious viruses combining azo dye pretreatment with qPCR, has been widely used in recent years; however, variations in pretreatment conditions for various virus types can limit the efficacy of specific protocols. By identifying and critically synthesizing forty-one recent peer-reviewed studies employing capsid integrity qPCR for viruses in the last decade (2009-2019) in the fields of food safety and environmental virology, we aimed to establish recommendations for the detection of infectious viruses. Intercalating dyes are effective measures of viability in PCR assays provided the viral capsid is damaged; viruses that have been inactivated by other causes, such as loss of attachment or genomic damage, are less well detected using this approach. Although optimizing specific protocols for each virus is recommended, we identify a framework for general assay conditions. These include concentrations of ethidium monoazide, propidium monoazide or its derivates between 10 and 200 μM; incubation on ice or at room temperature (20 - 25 °C) for 5-120 min; and dye activation using LED or high light (500-800 Watts) exposure for periods ranging from 5 to 20 min. These simple steps can benefit the investigation of infectious virus transmission in routine (water) monitoring settings and during viral outbreaks such as the current COVID-19 pandemic or endemic diseases like dengue fever.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».