Development of an RNA Extraction Protocol for Norovirus from Raw Oysters and Detection by qRT-PCR and Droplet-Digital RT-PCR
Notice bibliographique
Résumé
Foodborne viruses such as norovirus and hepatitis A virus cause frequent outbreaks associated with the consumption of raw or undercooked oysters. Viral particles are bioaccumulated in the oyster's digestive glands, making RNA extraction and RT-PCR detection difficult due to the complex nature of the food matrix and the presence of RT-PCR inhibitors. Herein, we have developed a viral RNA extraction protocol from raw oysters using murine norovirus (MNV) as a surrogate for human noroviruses. The method combines lysis in Tri-Reagent reagent, followed by RNA extraction using Direct-Zol purification columns and lithium chloride precipitation. Viral load quantification was performed by both qRT-PCR and droplet-digital RT-PCR. We have demonstrated that this method can efficiently remove RT-PCR inhibitors, and is sensitive enough to reliably detect viral contamination at 25 PFU/0.2 g. We have also compared the efficiency of this method with the ISO 15216-1:2017 method and Method E developed by Quang and colleagues, and observed significantly higher efficiency compared with the ISO 15216-1 method and comparable efficiency with Method E, with less steps, and shorter hands-on time.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,003 | 0,003 |
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 ».