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Enregistrement W4406716972 · doi:10.3389/fcimb.2025.1490948

Visible and rapid detection of feline chaphamaparvovirus using multienzyme isothermal rapid amplification and lateral flow dipstick assay

2025· article· en· W4406716972 sur OpenAlexaboutno aff
Jun Ji, Xinhao Mu, Shunshun Pan, Xin Xu, Shi‐Yuan Zhang, Honghui Huang, Ying Li, Yingzuo Bi, Lunguang Yao

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cellular and Infection Microbiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Virus Infections Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNanyang Normal UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDipstickLoop-mediated isothermal amplificationDetection limitPolymerase chain reactionVirologyBiologyMolecular biologyCATSChromatographyChemistryDNAMedicineGeneticsGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feline chaphamaparvovirus (FeChPV) is a novel parvovirus previously reported in Canadian cats and Chinese dogs with diarrhea in 2019 and 2020, respectively. Herein, we aimed to establish a simple detection method for FeChPV in field clinics. The primers and probes for the multienzyme isothermal rapid amplification and lateral flow dipstick (MIRA-LFD) assay were designed to target the conserved regions of the FeChPV genome and determine the optimal reaction temperature and time. Without relying on precision instruments, FeChPV detection using the MIRA-LFD assay was completed within 20 min at 37°C, without any cross-reaction with other reference viruses. The newly established MIRA-LFD assay had a detection limit of 32.3 copies/μL, which was 10-fold lower than that of the nested polymerase chain reaction (PCR) assay. Furthermore, the MIRA-LFD assay detected 29 FeChPV-positive samples among 417 cats with diarrhea, providing a slightly higher positivity rate than the nested PCR assay. These results indicate that the newly developed MIRA-LFD assay for FeChPV detection is an efficient, economical, reliable, and simple method that can help in the early prevention and control of FeChPV infection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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