A cost-effective RNA extraction and RT-qPCR approach to detect California serogroup viruses from pooled mosquito samples
Notice bibliographique
Résumé
Mosquito-borne diseases pose ongoing global health concerns, demanding more cost-efficient methods to detect pathogens to support enhanced surveillance efforts. This study introduces an adapted TRIzol-based high-throughput RNA extraction protocol, tailored for the detection of California serogroup viruses in pooled mosquito samples in a rapid and cost-effective manner. This approach provided consistent RNA yields and sensitive viral detection relative to two commercial extraction kits (QIAGEN RNeasy Mini Kit and MACHEREY-NAGEL NucleoSpin RNA Plus Kit). The incorporation of a user-friendly and non-spiking-based RT-qPCR internal control designed for the 18S rRNA gene in mosquitoes minimizes potential false positives/negatives, improving the fidelity of viral detection outcomes. Effective RNA yields, purity, and successful target amplification across 25 mosquito species and varied pool sizes (1-50 mosquitoes per tube) affirm the reliability of our approach. The extraction method is cost-effective, with an incurred cost of $0.58 CAD per sample, in contrast to the $5.25 CAD cost per sample of the two kits, rendering it promising for mosquito-borne disease surveillance initiatives.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».