Development and Validation of Serotype-Specific Blocking ELISA for the Detection of Anti-FMDV O/A/Asia1/SAT2 Antibodies
Notice bibliographique
Résumé
Foot-and-mouth disease (FMD) is one of the most infectious viral transboundary diseases of livestock, which causes devastating global economic losses. Different enzyme-linked immunosorbent assays (ELISAs) are used for sero-surveillance of the foot-and-mouth disease virus (FMDV). However, more sensitive, accurate, and convenient ELISAs are still required to detect antibodies against FMDV serotypes. The primary goal of this study was to establish serotype-specific monoclonal antibody (mAb)-based blocking ELISAs (mAb-bELISAs) that would provide better performance characteristics or be equivalent in performance characteristics compared with a conventional polyclonal antibody (pAb)-based competitive ELISA (pAb-cELISA). Four mAb-bELISAs were developed using FMDV serotype-specific mAbs for the detection of anti-FMDV/O/A/Asia1/SAT2 antibodies. Using a 50% cut-off, all four mAb-bELISAs exhibited species-independent 99.74%, 98.01%, 96.59%, and 98.55% diagnostic specificity (DSp) and 98.93%, 98.25%, 100%, and 87.50% diagnostic sensitivity (DSe) for FMDV serotypes O, A, Asia1, and SAT2, respectively. In addition, a 100% DSe of serotypes O- and SAT2-specific mAb-bELISAs was observed for porcine sera when the cut-off was 30%. All mAb-bELISAs developed in this study displayed high repeatability/reproducibility without cross-reactivity. Finally, the diagnostic performance of mAb-bELISAs was found to be better than or equivalent to compared with pAb-cELISAs, suggesting that mAb-bELISAs can be used to replace existing pAb-ELISAs for the detection of antibodies against these four FMDV serotypes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 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 ».