A rapid, visual, ultrasensitive and highly specific method for detecting adeno-associated virus 2020 based on the LAMP-CRISPR/Cas12a system
Notice bibliographique
Résumé
Avian parvovirus infection would lead to growth retardation, weight loss, physical deformities and increased mortality in poultry, causing substantial economic losses to the poultry industry. Therefore, the development of a rapid, visual, ultrasensitive and highly specific method is essential for timely diagnosis and effective control of the avian parvovirus infection. In this study, we developed a detection platform based on loop-mediated isothermal amplification (LAMP) combined with the clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR)/CRISPR-associated protein 12a (Cas12a) system. Firstly, we have identified a novel avian parvovirus strain from diseased Muscovy ducks. Through genome sequencing, sequence assembly and phylogenetic tree analysis, we have identified this novel avian parvovirus as an adeno-associated virus (AAA) belonging to the family Parvoviridae, subfamily Parvovirinae and genus Dependoparvovirus. So, the novel virus strain was named AAV-2020. Next, specific sgRNAs and LAMP primers targeting the 3 capsid proteins (Cap) genes of AAV-2020 were designed and optimized. Moreover, the CRISPR/Cas12a-based system demonstrated a limit of detection as low as 2 copies/μL for AAV-2020. Importantly, the system could effectively distinguish AAV-2020 from 3 closely related AAV strains with high sequence similarity, indicating excellent specificity. In summary, we developed a novel, rapid, visual, ultrasensitive and highly specific detection system for AAV-2020, offering a reliable tool for early diagnosis and on-site detection of avian parvovirus infections, which would aid in the prevention and control of avian parvovirus infection in poultry industry.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».