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Enregistrement W4284961504 · doi:10.7717/peerj.13721

Optimizing human coronavirus OC43 growth and titration

2022· article· en· W4284961504 sur OpenAlexafffund
Christopher J. Savoie, Roger Lippé

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésVirologyTiterCoronavirusBiologyVirusVero cellPandemicRhinovirusHuman metapneumovirusBiosecurityCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineRespiratory systemRespiratory tract infectionsDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coronaviruses have been at the forefront of the news for the last 2 years. Unfortunately, SARS-CoV-2, the etiologic agent for the COVID-19 pandemic, must be manipulated in biosecurity level 3 settings, which significantly limits research. Meanwhile, several less pathogenic human coronaviruses (HCoV) exist and can be studied in much more common biosafety level 2 laboratories. Among them, HCoV-OC43 is a good surrogate candidate for SARS-CoV-2 since both are phylogenetically related human Betacoronaviruses . However, one issue has been the lack of standardized means among laboratories to propagate and titer this less virulent coronavirus. The present study probes the optimal parameters to propagate HCoV-OC43. First, testing of five different cell lines (MRC-5, Huh7.5, Vero, HCT-8, HRT-18) indicated that the physiologically relevant MRC-5 human lung cell line produced among the highest viral titers. HRT-18 may however be an interesting alternative as they are quick growing cells that also led to higher viral titers and a better tropism for various HCoV-OC43 variants. We also probed the impact of serum and temperature during viral expansion and confirmed that the normal temperature of the upper respiratory track (33 °C) improves viral yields over the typical 37 °C used to grow many other viruses. Meanwhile, we did not notice any evidence that serum concentrations significantly affected the virus but interestingly noted that the virus grew quite efficiently in a serum-free media formulation. Meanwhile sonication of viral stocks somewhat improved viral titers. Four titration methods (plaque assays, TCID 50 -CPE, TCID 50 -IFA and TCID 50 –IPA) were also probed using two cell lines (VeroE6 and HRT-18). In our hands, plaque assays proved unreliable and quantification of the virus by scoring CPE positive wells was significantly less sensitive than antibody-based assays (IFA and IPA). While the latter methods were equally sensitive, we favor the TCID 50 -IPA method since simpler, faster and cheaper than the IFA protocol. Moreover, the HRT-18 cells appeared more sensitive to quantify the virus. Perhaps most importantly, these optimized protocols routinely led to high titer viral stocks in the order of 10 8 TCID 50 /ml magnitude, which should fulfill the requirements of most experimental settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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