Evaluation of In Situ Methods Used To Detect <i>Mycobacterium avium</i> subsp. <i>paratuberculosis</i> in Samples from Patients with Crohn's Disease
Notice bibliographique
Résumé
In common with other diagnostic tests, detection of mycobacteria in tissue by microscopic examination is susceptible to spectrum bias. Since Crohn's disease is defined by the absence of detectable pathogenic organisms, the use of in situ techniques to search for Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis in Crohn's disease samples requires validation of methods in a paucibacillary setting. To generate paucibacillary infection, C57BL/6 mice were artificially infected with Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis strain K10 and M. tuberculosis H37Rv, yielding tissues harboring fewer than one bacillus per oil immersion field. Serial sections of organs were then studied by cell wall-based staining techniques (Ziehl-Neelsen and auramine rhodamine) and nucleic acid-based staining techniques (in situ hybridization [ISH] and indirect in situ PCR [IS PCR]). Microscopic examination and measurement of morphometric parameters of bacilli revealed that for all methods, Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis bacilli were observed to be shorter, smaller, and less rod shaped than M. tuberculosis bacilli. Ziehl-Neelsen, auramine rhodamine stains, ISH targeting rRNA, and IS-PCR targeting the IS900 element afforded comparable sensitivities, but for all methods, visualization of individual bacterial forms required magnification x1,000. Auramine rhodamine staining and IS-PCR generated positive signals in negative controls, indicating the nonspecificity of these assays. Together, our results indicate that detection of Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis bacilli in tissue requires oil immersion microscopy, that rRNA-ISH provides sensitivity and specificity comparable to those of Ziehl-Neelsen staining, and that the microscopic detection limit for Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis in tissue is governed more by bacterial burden than by staining method.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».