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Enregistrement W6999866455

Development of novel Competitive Enzyme-linked immunosorbent assays to detect SARS-CoV-2-specific antibodies in animals

2023· dissertation· en· W6999866455 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal health and immunology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésAntibodySerologyVirusNeutralizationImmunoassayAntigenImmune system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the COVID-19-causing virus, is a zoonotic pathogen. There is concern about the virus spilling over from humans into wildlife species, which may then serve as reservoirs for future infection of humans and other animals. Furthermore, the level of exposure of potentially susceptible wildlife species is currently not known. There is, therefore, an urgent need to develop a single test that could be used for the serosurveillance of multiple wildlife species for exposure to SARS-CoV-2. Although there are serological techniques to detect the exposure of humans to the virus, few assays have the capacity to detect antibodies in a wide variety of species. Here, I describe the development of a competitive enzyme-linked immunosorbent assay (cELISA) to detect SARS-CoV-2 antibodies in mammals for which species-specific reagents are not available. Therefore, cELISAs were developed to detect SARS-CoV-2 spike S1 and S2 domains and nucleocapsid (N) specific antibodies and were validated using sera from experimentally infected hamsters. We further validated our cELISA by comparing it with results obtained from the surrogate virus neutralization test (cPASS, GenScript) and indirect ELISA using anti-hamster horse radish peroxidase (HRP) conjugated reagents. Our initial cELISA was based on the ability of test antibodies to displace the binding of commercially obtained rabbit antibodies against viral proteins coated on the ELISA plate. Rabbit antibody reagents are expensive and anti-rabbit detection antibody may cross-react with other mammalian antibodies. Therefore, I explored the use of antibodies produced in hen eggs (IgY) as a substitute for rabbit sera. Hens were immunized against SARS-CoV-2 antigens: S1, S2 and N. IgY antibodies were purified from egg yolk, and the assay was optimized to use specific antibody and antigen combinations. Among S1, S2 and N-IgYs, only the S2-IgY based cELISA was specific and comparable with both the rabbit anti serum based cELISA and the surrogate virus neutralization test (cPASS). This assay will be a valuable tool which can be implemented in surveillance programs investigating exposure to and transmission of SARS-CoV-2 in multiple domestic, captive, or wildlife species.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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