Development and laboratory evaluation of a competitive ELISA for serodiagnosis of Nipah and Hendra virus infection using recombinant Nipah glycoproteins and a monoclonal antibody
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: , are classified as Risk Group 4 (RG4) pathogens that cause respiratory disease in pigs and acute/febrile encephalitis in humans with high mortality. Methods: A competitive enzyme-linked immunosorbent assay (cELISA) using a monoclonal antibody (mAb) and recombinant NiV glycoprotein (G) was developed and laboratory evaluated using sera from experimental pigs, mini pigs and nonhuman primates. The test depends on competition between specific antibodies in positive sera and a virus-specific mAb for binding to NiV-G. Results: Based on 1,199 negative and 71 NiV positive serum test results, the cutoff value was determined as 35% inhibition. The diagnostic sensitivity and specificity of the NiV cELISA was 98.58 and 99.92%, respectively. When testing sera from animals experimentally infected with NiV Malaysia, the cELISA detected antibodies from 14 days post-infection (dpi) and remained positive until the end of the experiment (28 dpi). Comparisons using the Kappa coefficient showed strong agreement (100%) between the cELISA and a plaque reduction neutralization test (PRNT). Discussion: Because our cELISA is simpler, faster, and gives comparable or better results than PRNT, it would be an adequate screening test for suspect NiV and HeV cases, and it would also be useful for epidemiological surveillance of Henipavirus infections in different animal species without changing reagents.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».