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Enregistrement W4281391165 · doi:10.14202/vetworld.2022.1290-1296

Evaluation of antibody and antigen cross-reaction in Kenyan dairy cattle naturally infected with two pestiviruses: Bovine viral diarrhea virus and classical swine fever virus

2022· article· en· W4281391165 sur OpenAlexafffund
Daniel Muasya, John Van Leeuwen, G.K. Gitau, Shawn McKenna, Luke C. Heider, J. Muraya

Notice bibliographique

RevueVeterinary World · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesFondation Rideau HallFondations communautaires du CanadaGovernment of Canada
Mots-clésClassical swine feverVirologyVirusPestivirusBiologyVeterinary medicineAntibodyDairy cattleCross-reactivityAntigenFlaviviridaeMedicineImmunologyAnimal scienceViral diseaseCross reactions

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aim: Bovine viral diarrhea virus (BVDV) and classical swine fever virus (CSFV) are important pathogens of cattle and pigs, respectively, and belong to the genus Pestivirus. As CSFV has been shown to infect cattle, it can create diagnostic challenges of BVDV results through possible cross-reactivity where cattle could be exposed to pigs and CSFV. This study aimed to determine the possible cross-reactivity of BVDV and CSFV enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) results for antigen (Ag) and antibody (Ab) among smallholder dairy cattle in Kenya. Materials and Methods: This was a cross-sectional study based on a single visit to farms to collect serum samples and other descriptive farm-level and animal-level information. Testing for BVDV Ag and Ab was conducted on serum samples from 320 dairy cows and heifers, with CSFV Ag and Ab testing conducted on a subset of 133 and 74 serum samples, respectively. CSFV testing was based on BVDV test results and the availability of enough sample volume from farms that kept pigs. The Ag and Ab tests utilized IDEXX ELISA for both BVDV and CSFV. Results: For the 74 samples with Ab tests for both viruses, 40 (54.0%) were BVDV Ab positive, while 63 (85.1%) were CSFV Ab positive. Of the 40 BVDV Ab positive samples, 36 cattle (90.0%) tested positive for CSFV Ab. However, of the 34 BVDV Ab negative samples, 27 (79.4%) were CSFV Ab test-positive. For the 133 samples with Ag tests for both viruses, 125 (94.0%) were BVDV Ag positive, while 2 (1.5%) samples were CSFV Ag positive. None of the eight BVDV Ag negative samples was positive for CSFV Ag and only two (1.6%) of the 125 BVDV Ag positive samples were positive for CSFV Ag. Conclusion: The results indicate either substantial cross-reactivity of the two Ab ELISA tests, or reactivity with some other protein in the samples that led to the positive Ab test results. There was only limited evidence for cross-reactivity of the two Ag ELISA tests. We recommend that Pestivirus genus cross-reactivity be considered when interpreting BVDV ELISA results in cattle, more for Ab than Ag tests. Further research is needed to clarify the levels of cross-reactivity between BVDV and other Pestivirus Ag and Ab tests from animals on mixed-species farms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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