Correlation Between Infectivity and qRT-PCR Values for Murine Norovirus Recovered from Frozen Berries
Notice bibliographique
Résumé
Human norovirus (HuNoV) is the leading cause of acute gastroenteritis globally, with frozen berries frequently implicated in foodborne outbreaks. Current surveillance relies on quantitative reverse transcription PCR (qRT-PCR), which cannot differentiate between infectious and non-infectious viral particles, complicating risk assessment. This study is aimed to establish the minimum viral load on frozen berries detectable by qRT-PCR that corresponds to infectious virus, using murine norovirus (MNV) as a surrogate for HuNoV. Frozen raspberries were artificially inoculated with serial dilutions of MNV (7.1-1.0 log PFU/25 g) and processed using the ISO 15216:2017 method. Infectious virus was quantified by plaque assay, and viral RNA was detected by qRT-PCR. The limit of detection (LOD) for cell culture was 3.1 log PFU/25 g, whereas qRT-PCR extended sensitivity to 1.0 log PFU/25 g (Ct value at 36.7 ± 0.6), representing a 2-log difference. Recovery rates for infectious virus exceeded the ISO 15,216 minimum threshold (1%), and PCR inhibition was negligible. We next examined the extraction efficiency for both infectious MNV and its genetic material from frozen strawberries at inoculation levels higher than the LOD, and observed that the viral recovery from frozen strawberries is very similar to viral recovery from frozen raspberries with no significant differences between them. The disparity between LODs indicates that a substantial proportion of MNV genomes detected by qRT-PCR do not represent infectious particles, aligning with previous findings that one PFU may correspond to multiple genome copies. Given that many surveillance studies report high Ct values (> 35), our data suggest that such detections may not indicate viable virus, underscoring the importance of contextualizing qRT-PCR results with epidemiological evidence. These findings highlight the need for cautious interpretation of surveillance data, particularly for public health decision-making.
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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 ».