Quantitative PCR for detection and discrimination of the bloodborne pathogen <i>Staphylococcus epidermidis</i> in platelet preparations using <i>divIVA</i> and <i>icaA</i> as target genes
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial contamination of blood components is the major microbiological cause of transfusion-associated morbidity, with Staphylococcus epidermidis being the most frequently isolated organism from contaminated platelet preparations (PPs). We have recently shown that S. epidermidis forms biofilms during platelet storage, which might account for reported missed detection during routine screening. In this study, we developed a highly sensitive and specific multiplex quantitative PCR (QPCR) assay to detect S. epidermidis in PPs at levels of 10(2)-10(3) cfu/mL. A specific primer pair and hydrolysis probe were designed to amplify an internal region of the cell division divIVA gene that is unique to S. epidermidis. In addition, an internal sequence of the virulence gene icaA, which is involved in the synthesis of the S. epidermidis biofilm matrix, was selected to allow for differentiation of potentially biofilm-forming S. epidermidis isolates. A conserved region of the 8 alleles of the HLA-DQalpha1 locus present in residual white blood cells in PPs was selected as an internal control for the assay. The specificity of this assay was confirmed, as other staphylococcal species that were tested with the optimized parameters were not detected. This QPCR assay could be adaptable for the detection of other bloodborne bacterial pathogens.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».