Detection and Sequencing of Multiple Human Norovirus Genotypes from Imported Frozen Raspberries Linked to Outbreaks in the Province of Quebec, Canada, in 2017
Notice bibliographique
Résumé
Human noroviruses are among the main causes of acute gastroenteritis worldwide. Frozen raspberries have been linked to several norovirus food-related outbreaks. However, the extraction of norovirus RNA from frozen raspberries remains challenging. Recovery yields are low and PCR inhibitors limit the sensitivity of the detection methodologies. In 2017, 724 people from various regions of the Province of Quebec, Canada, were infected by noroviruses and the outbreak investigation pointed to frozen raspberries as a putative source. A new magnetic silica bead approach was used for the extraction of viruses from different outbreak samples. The RNA extracts were tested by reverse transcription-quantitative polymerase chain reaction (RT-qPCR) and five samples were confirmed positive for norovirus by RT-qPCR amplicon sequencing. A multiplex long-range two-step RT-PCR approach was developed to amplify norovirus ORF2 and ORF3 capsid genes from the positive frozen raspberry RNA extracts and other sequencing strategies were also explored. These capsid genes were sequenced by Next-Generation Sequencing. Phylogenetic analyses confirmed the presence of multiple genotypes (GI.3, GI.6, and GII.17) and intra-genotype variants in some of the frozen raspberry samples. Variants of genotype GI.3 and GI.6 had 100% homology with sequences from patient samples. Similar strains were also reported in previous outbreaks. Confirmation approaches based on sequencing the norovirus capsid genes using Next-Generation Sequencing can be applied at trace level contaminations and could be useful to assess risk and assist in source tracking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».