Molecular Detection and Genotyping of Dengue Viruses: Current Techniques and Future Prospect
Notice bibliographique
Résumé
The Dengue virus is a prevalent mosquito-borne disease, and its global incidence has been steadily increasing due to the favorable environmental conditions that promote mosquito breeding, primarily influenced by rising temperatures. Bangladesh has been particularly hard-hit by an intense and ongoing outbreak, resulting in a surge of cases and fatalities. Effective management of this disease necessitates the implementation of robust public health measures, including rigorous surveillance and early diagnosis. While serological tests are commonly employed in clinical diagnosis, molecular methods hold a critical role in identifying the specific Dengue virus strain, thereby contributing to a more comprehensive understanding of disease severity. This article serves as an extensive review, delving into various molecular testing techniques employed for both surveillance and clinical diagnosis. It offers valuable insights for research and clinical laboratories engaged in the detection of Dengue virus RNA in mosquitoes, environmental samples, and clinical specimens. The methods covered encompass a spectrum of approaches, including conventional PCR, isothermal amplification, real-time RT-PCR, Sanger sequencing, and whole-genome sequencing, providing a holistic overview of the available techniques. These methods play pivotal roles in clinical diagnosis, outbreak analysis, vector surveillance, and vaccine development. Furthermore, the article underscores the importance of integrating these techniques into existing healthcare systems, emphasizing their significance in ensuring precise dengue diagnostics to enhance the efficiency of disease management. These molecular methods are indispensable tools that contribute to accurate diagnosis, enable effective outbreak investigation, facilitate vector surveillance, and support vaccine preparation, thereby enhancing the overall management and control of dengue, ultimately working toward mitigating its impact on public health.
 Bangladesh J Microbiol, Volume 40, Number 1, June 2023, pp 41-49
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».