Development of a Point-of-Care Immunochromatographic Lateral Flow Strip Assay for the Detection of Nipah and Hendra Viruses
Notice bibliographique
Résumé
Nipah virus (NiV) and Hendra virus (HeV), which both belong to the genus henipavirus, are zoonotic pathogens that cause severe systemic, neurological, and/or respiratory disease in humans and a variety of mammals. Therefore, monitoring viral prevalence in natural reservoirs and rapidly diagnosing cases of henipavirus infection are critical to limiting the spread of these viruses. Current laboratory methods for detecting NiV and HeV include virus isolation, reverse transcription quantitative real-time PCR (RT-qPCR), and antigen detection via an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA), all of which require highly trained personnel and specialized equipment. Here, we describe the development of a point-of-care customized immunochromatographic lateral flow (ILF) assay that uses recombinant human ephrin B2 as a capture ligand on the test line and a NiV-specific monoclonal antibody (mAb) on the conjugate pad to detect NiV and HeV. The ILF assay detects NiV and HeV with a diagnostic specificity of 94.4% and has no cross-reactivity with other viruses. This rapid test may be suitable for field testing and in countries with limited laboratory resources.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».