Serological Hendra Virus Diagnostics Using an Indirect ELISA-Based DIVA Approach with Recombinant Hendra G and N Proteins
Notice bibliographique
Résumé
Since the identification of Hendra virus (HeV) infections in horses in Australia in 1994, more than 80 outbreaks in horses have been reported, and four out of seven spillover infections in humans had a fatal outcome. With the availability of a subunit vaccine based on the HeV-Glycoprotein (HeV-G), there is a need to serologically Differentiate the Infected from the Vaccinated Animals (DIVA). We developed an indirect ELISA using HeV-G expressed in Leishmania tarentolae and HeV-Nucleoprotein (HeV-N) expressed in recombinant baculovirus-infected insect cells as antigens. During evaluation, we tested panels of sera from naïve, vaccinated and infected horses that either originated from a Hendra-virus free region, or had been pre-tested in validated diagnostic tests. Our data confirm the reliability of this approach, as HeV-N-specific antibodies were only detected in sera from infected horses, while HeV-G-specific antibodies were detected in infected and vaccinated horses with a high level of specificity and sensitivity. Given the excellent correlation of data obtained for German and Australian HeV-negative horses, we assume that this test can be applied for the testing of horse serum samples from a variety of geographical regions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».