Estimated quantity of swine virus genomes based on quantitative PCR analysis in spray-dried porcine plasma samples collected from multiple manufacturing plants
Notice bibliographique
Résumé
This survey was conducted to estimate the incidence and level of potential viral contamination in commercially collected porcine plasma. Samples of spray dried porcine plasma (SDPP) were collected over a 12- month period from eight spray drying facilities in Spain, England, Northern Ireland, Brazil, Canada, and the United States. In this survey, viral load for several porcine pathogens including SVA, TGEV, PRRSV (EU and US strains), PEDV, PCV-2, SIV, SDCoV and PPV were determined by qPCR. Regression of Ct on TCID50 of serial diluted stock solution of each virus allowed the estimate of potential viral level in SDPP and unprocessed liquid plasma (using typical solids content of commercially collected porcine plasma). In this survey SVA, TGEV or SDCoV were not detected in any of the SDPP samples. Brazil SDPP samples were free of PRRSV and PEDV. Samples of SDPP from North America primarily contained the PRRSV-US strain while the European samples contained the PRRSV-EU strain (except for one sample from each region containing a relatively low estimated level of the alternative PRRSV strain). Estimated viral level tended to be in the range from <1.0 log10 TCID50 to <2.5 log10 TCID50. Estimated level of SIV was the exception with a very low incidence rate but higher estimated viral load <3.9 log10 TCID50. In summary, the incidence of potential viral contamination in commercially collected porcine plasma was variable and estimated virus level in samples containing viral DNA/RNA was relatively low compared with that occurring at the peak viremia during an infection for all viruses or when considering the minimal infectious dose for each of them.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».