A High Proportion of Novel Mycobacteria Species Identified by 16S rDNA Analysis Among Slowly Growing AccuProbe-Negative Strains in a Clinical Setting
Notice bibliographique
Résumé
Sequencing of the 16S ribosomal DNA (rDNA) for identification of nontuberculous mycobacteria (NTM) has contributed to the establishment of more than 35 new species during the last decade. Increasingly, NTM are accepted as potential or proven pathogens. We identified, by 16S rDNA sequence analysis, slowly growing NTM isolates negative by AccuProbe (GenProbe, San Diego, CA) that previously were identified by using conventional biochemical techniques, to determine the accuracy of reporting AccuProbe-negative NTM prior to sequence-based identification. Of 82 strains, 30 were deemed novel. An attempt was made to determine the clinical importance of previously misidentified novel species. Clinical cases are described for a number of strains previously identified as Mycobacterium terrae complex, Mycobacterium scrofulaceum, and Mycobacterium avium complex. As sequence-based identification methods become more commonplace in clinical microbiology laboratories, there is a need to understand the significance of previously undescribed species, which often mimic and subsequently are identified as well-established species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».