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Enregistrement W1977666885 · doi:10.1371/journal.pone.0016167

High-Resolution Melting System to Perform Multilocus Sequence Typing of Campylobacter jejuni

2011· article· en· W1977666885 sur OpenAlexafffund
Simon Lévesque, Sophie Michaud, Robert D. Arbeit, Éric Frost

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Oxford
Mots-clésMultilocus sequence typingCampylobacter jejuniHigh Resolution MeltGenotypingBiologyTypingGeneticsCampylobacterLocus (genetics)PopulationAlleleGenotypeMicrobiologyGeneMedicineBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi-locus sequence typing (MLST) has emerged as the state-of-the-art method for resolving bacterial population genetics but it is expensive and time consuming. We evaluated the potential of high resolution melting (HRM) to identify known MLST alleles of Campylobacter jejuni at reduced cost and time. Each MLST locus was amplified in two or three sub fragments, which were analyzed by HRM. The approach was investigated using 47 C. jejuni isolates, previously characterized by classical MLST, representing isolates from diverse environmental, animal and clinical sources and including the six most prevalent sequence types (ST) and the most frequent alleles. HRM was then applied to a validation set of 84 additional C. jejuni isolates from chickens; 92% of the alleles were resolved in 35 hours of laboratory time and the cost of reagents per isolate was $20 compared with $100 for sequence-based typing. HRM has the potential to complement sequence-based methods for resolving SNPs and to facilitate a wide range of genotyping studies.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,096 · 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

Citations33
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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