Use of Human Intestinal Enteroids for Recovery of Infectious Human Norovirus from Berries and Lettuce
Notice bibliographique
Résumé
Norovirus (NoV) is the leading cause of viral foodborne gastroenteritis globally. Currently, the gold standard for detecting NoV in clinical, food, and environmental samples is via molecular-based methods, primarily RT-PCR. Nevertheless, there is a great need for confirmatory assays that can determine the infectivity of viral particles recovered from contaminated matrices. The use of the human intestinal enteroids system (HIEs) has allowed for the expansion of norovirus replication, although it still suffers from limitations of strain preferences and the requirement of high titer stocks for infection. In this study, we wanted to explore the feasibility of using the HIEs to support the replication of NoV that had been recovered from representative food matrices that have been associated with foodborne illness. We first confirmed that HIEs can support the replication of several strains of NoV as measured by RT-qPCR. We subsequently chose two of those strains that reproducibly replicated, GII.4 and GII.6, to evaluate in a TCID50 assay and for future experiments. Infectious NoV could be recovered and quantified in the HIEs from lettuce, frozen raspberries, or frozen strawberries seeded with high titers of either of these strains. While many experimental challenges still remain to be overcome, the results of this study represent an important step toward the detection of infectious norovirus from representative produce items.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».