Bacterial Identification by Protein Mass Mapping Combined with an Experimentally Derived Protein Mass Database
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Notice bibliographique
Résumé
A protein mass mapping approach using mass spectrometry (MS) combined with an experimentally derived protein mass database is presented for rapid and effective identification of bacterial species. A prototype mass database from the protein extracts of nine bacterial species has been created by off-line high-performance liquid chromatography (HPLC) matrix-assisted laser desorption/ionization (MALDI) MS, in which the microbiological parameter of bacterial growth time is considered. A numerical method using a statistical weight factor algorithm is devised for matching the protein masses of an unknown bacterial sample against the database. The sum of these weight factors produces a corresponding summed weight factor score for each bacterial species listed in the database, and the database species producing the highest score represents the identity of the respective unknown bacterium. The applicability and reliability of this protein mass mapping approach has been tested with seven bacterial species in a single-blind study by both direct MALDI MS and HPLC electrospray ionization MS methods, and identification results with 100% accuracy are obtained. Our studies have demonstrated that the protein mass database can be rapidly established and readily adopted with relatively less dependency on experimental factors. Furthermore, it is shown that a number of proteins can be detected using a protein sample amount equivalent to an extract of less than 1000 cells, demonstrating that this protein mass mapping approach can potentially be highly sensitive for rapid bacterial identification.
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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 découle