Evaluation of Competitive ELISA For Detection of Antibodies to Rift Valley Fever Virus in Cattle and Sheep Sera
Notice bibliographique
Résumé
Rift Valley fever virus (RVFV) is a mosquito‐borne, zoonotic pathogen that causes mass abortions and deaths in ruminants. In humans, it can cause illnesses ranging from fever to occasionally fatal hemorrhagic fever, encephalitis and liver failure. RVFV is an enveloped, single‐stranded, negative‐sense tripartite RNA virus of the Phlebovirus genus (family: Phenuiviridae , order: Bunyavirales ). It is categorized as a Select Agent by the CDC and USDA. Originally endemic to sub‐Saharan Africa only, it has recently spread beyond the continent to the Arabian Peninsula. Thus, the high likelihood of RVFV's spread to non‐endemic countries spurs the need for rapid diagnostics and surveillance tests. In this study, we assessed the efficacy of the recombinant RVFV nucleoprotein based competitive ELISA (cELISA) assay to detect RVFV antibodies in cattle and sheep sera. This cELISA is a new prototype packaged by Veterinary Medical Research & Development (VMRD). We used heat inactivated serum samples from ruminants (cattle=66, sheep=99) that were experimentally infected with either the MP‐12 RVFV vaccine or a virulent strain as well as known RVFV negative sera (cattle=330, sheep=179). We compared the cELISA assay with a plaque reduction neutralization test (PRNT 80 ), the gold standard method for the detection of anti‐RVFV neutralizing antibodies. The recommended cut‐off value for the cELISA was 60%. Additionally, using experimental sera determined positive or negative by PRNT 80 (at cut‐offs <1:10 and 1:40) and ROC analysis, we determined the optimal cut‐offs to be 46% and 68% respectively. With the cut‐off of 60% for cELISA and 1:40 titer for PRNT 80 , the sensitivity and specificity of the cELISA assay was determined to be 95.1% and 91.8% respectively. Antibodies to RVFV were first detected at 5 days post inoculation (dpi) in both sheep and cattle. Interestingly, at 5 dpi, the cELISA detected antibodies in 2/4 samples from RVFV inoculated cattle in comparison to 0/4 by PRNT 80 . We found the prototype cELISA to be an easy, sensitive, specific, and safe test for the detection of antibodies to RVFV in cattle and sheep. The prototype cELISA thus, could be used for early diagnosis and surveillance that will help in diminish the disease burden. Support or Funding Information This project was funded by the Science and Technology Directorate of the U.S. Department of Homeland Security under Award Number HSHQDC‐13‐J‐00278 to the Institute for Infectious Animal Diseases within the Texas A&M University System, the USDA, Agricultural Research Service Project # 5430‐050‐009‐00D, and Department of Homeland Security Center of Excellence for Emerging and Zoonotic Animal Diseases (CEEZAD), Grant No. 2010‐ST061‐AG0001. The views and conclusions expressed in this publication are those of authors and should not be interpreted as necessarily representing the official policies, either expressed or implied, of the U.S. Department of Homeland Security or the USDA. This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».