Molecular methods for the diagnosis and characterization of<i>Cryptococcus</i>: a review
Notice bibliographique
Résumé
Cryptococcosis is a fungal infection caused by yeasts of the genus Cryptococcus, with Cryptococcus neoformans and Cryptococcus gattii as the primary pathogenic species. This disease is a threat to immunocompromised patients, especially those who have AIDS. However, the disease has also been described in healthy individuals. The tests used to identify these microorganisms have limitations that make final diagnosis difficult. However, currently there are specific gene sequences that can be used to detect C. neoformans and C. gattii from clinical specimens and cultures. These sequences can be used for identification, typing, and the study of population genetics. Among the main identification techniques are hybridization, which was the pioneer in molecular identification and development of specific probes for pathogen detection; PCR and other PCR-based methods, particularly nested PCR and multiplex PCR; and sequencing of specific genomic regions that are amplified through PCR, which is especially useful for diagnosis of cryptococcosis caused by unconventional Cryptococcus sp. Concerning microorganism typing, the following techniques have shown the best ability to differentiate between fungal serotypes and molecular types: PCR fingerprinting, PCR-RFLP, AFLP, and MLST. Thus, the accumulation of data generated by molecular methods can have a positive impact on monitoring resistant strains and treating diseases.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».