Evaluation of oral fluid as an aggregate sample for early detection of African swine fever virus using four independent pen‐based experimental studies
Notice bibliographique
Résumé
The sustained spread of African swine fever (ASF) virus throughout much of the world has made ASF a global animal health priority, with an increased emphasis on enhancing preparedness to prevent, detect and respond to a potential outbreak of ASF virus (ASFV). In the event of ASFV entry to the North American swine population, enhanced surveillance and diagnostic testing strategies will be critical to facilitate progressive response and eradication of the disease. Compared to individual animal sampling, pen-based oral fluid collection for active surveillance is a non-invasive alternative that is less resource and time-intensive. To evaluate the feasibility of using rope-based oral fluid for early detection of ASFV, four independent animal experiments were conducted in weaned pigs housed in numbers that mimic the industry settings, utilising either highly virulent ASFV Georgia 2007/1 strain or moderately virulent ASFV Malta'78 strain. Pen-based oral fluid and individual oropharyngeal swabs were collected daily and blood samples from each animal were collected every other day. All samples were subsequently tested for ASFV by real-time PCR. ASFV genome was detected in individual blood samples as early as one day post-infection and detected in oral fluids at low-to-moderate levels as early as 3-5 days post-infection in all four independent experiments. These results suggest that pen-based oral fluid samples may be used to supplement the use of traditional samples for rapid detection of ASFV during ASF surveillance.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».