A Multiplex Real-Time Reverse Transcription Polymerase Chain Reaction Assay With Enhanced Capacity to Detect Vesicular Stomatitis Viral Lineages of Central American Origin
Notice bibliographique
Résumé
Vesicular stomatitis virus (VSV) causes a disease in susceptible livestock that is clinically indistinguishable from foot-and-mouth disease. Rapid testing is therefore critical to identify VSV and rule out FMD. We previously developed and validated a multiplex real-time reverse transcription polymerase chain reaction assay (mRRT-PCR) for detection of both VS New Jersey virus (VSNJV) and VS Indiana virus (VSIV). However, it was subsequently apparent that this assay failed to detect some VSNJV isolates in Mexico, especially in genetic group II, lineage 2.1. In order to enhance the sensitivity of the mRRT-PCR for VSNJV, parts of the assay were redesigned and revalidated using new and improved PCR chemistries. The redesign markedly improved the assay by increasing the VSNJV detection sensitivity of lineage 2.1 and thereby allowing detection of all VSNJV clades. The new assay showed an increased capability to detect VSNJV. Specifically, the new mRRT-PCR detected VSNJV in 100% (87/87) of samples from Mexico in 2006-2007 compared to 74% for the previous mRRT-PCR. Furthermore, the analytical sensitivity of the new mRRT-PCR was enhanced for VSNJV. Importantly, the modified assay had the same sensitivity and specificity for VSIV as the previously published assay. Our results highlight the challenges the large genetic variability of VSV pose for virus detection by mRRT-PCR and show the importance of frequent re-evaluation and validation of diagnostic assays for VSV to ensure high sensitivity and specificity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».