Use of a Bacterial Antimicrobial Resistance Gene Microarray for the Identification of Resistant <i>Staphylococcus aureus</i>
Notice bibliographique
Résumé
As diagnostic and surveillance activities are vital to determine measures needed to control antimicrobial resistance (AMR), new and rapid laboratory methods are necessary to facilitate this important effort. DNA microarray technology allows the detection of a large number of genes in a single reaction. This technology is simple, specific and high-throughput. We have developed a bacterial antimicrobial resistance gene DNA microarray that will allow rapid antimicrobial resistance gene screening for all Gram-positive and Gram-negative bacteria. A prototype microarray was designed using a 70-mer based oligonucleotide set targeting AMR genes of Gram-negative and Gram-positive bacteria. In the present version, the microarray consists of 182 oligonucleotides corresponding to 166 different acquired AMR gene targets, covering most of the resistance genes found in both Gram-negative and -positive bacteria. A test study was performed on a collection of Staphylococcus aureus isolates from milk samples from dairy farms in Québec, Canada. The reproducibility of the hybridizations was determined, and the microarray results were compared with those obtained by phenotypic resistance tests (either MIC or Kirby-Bauer). The microarray genotyping demonstrated a correlation between penicillin, tetracycline and erythromycin resistance phenotypes with the corresponding acquired resistance genes. The hybridizations showed that the 38 antimicrobial resistant S. aureus isolates possessed at least one AMR gene.
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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 ».