MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407856785 · doi:10.1016/j.jviromet.2025.115130

Comparison of sample pretreatments used to distinguish between infectious and non-infectious foodborne viruses by RT-qPCR

2025· article· en· W4407856785 sur OpenAlexafffund
Anne-Marie Lauzier, Émilie Douette, Antoine Labrie, Éric Jubinville, Valérie Goulet-Beaulieu, Fabienne Hamon, Julie Jean

Notice bibliographique

RevueJournal of Virological Methods · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral gastroenteritis research and epidemiology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésBiologyVirologyInfectious disease (medical specialty)MicrobiologyFood microbiologyBacteriaGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

), magnetic silica beads and centrifugal filter using HAV or HuNoV inactivated by heat, pulsed light, or sodium hypochlorite (NaOCl). PMAxx completely or nearly eliminated (3.96 ± 1.24 log gc) the RT-qPCR signal of HAV inactivated at 100°C for 10 min. Pretreatments could not reduce significantly RT-qPCR signal of HAV after pulsed light (0.74 ± 0.36 log gc) and NaOCl (0.24 ± 0.14 log gc) inactivation. Enzymatic treatments did not improve the results obtained with PMAxx. The exudate of raspberry, strawberry or oyster used as food matrices needed dilution by at least tenfold for PMAxx to to yield results comparable to virions without a food matrix. Overall, PMAxx shows good potential to discriminate between infectious and non-infectious despite some remaining limitations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,399 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Virological MethodsMême sujetViral gastroenteritis research and epidemiologyTravaux en français237 207