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Enregistrement W2043615579 · doi:10.1016/j.micres.2007.03.005

Mycobacterium avium subspecies paratuberculosis diagnosis and geno-typing: Genomic insights

2007· review· en· W2043615579 sur OpenAlexaff
Jagdip Singh Sohal, Shoor Vir Singh, Swati Subodh, Neelam Sheoran, K. Narayanasamy, Pushpendra Singh, Ajay Vir Singh, Arundhati Maitra

Notice bibliographique

RevueMicrobiological Research · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMycobacterium avium subspecies paratuberculosisParatuberculosisBiologyTypingWhole genome sequencingFastidious organismGeneticsGenomicsMultilocus sequence typingMycobacteriumGenomeComparative genomicsSubspeciesMicrobiologyVirologyGenotypeGeneBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective control of paratuberculosis and investigations of potential link to Crohn's disease have been hampered by the lack of effective assays for easy and accurate diagnosis of Mycobacterium avium subspecies paratuberculosis (Map). Map is extremely fastidious and depends on iron chelator (Mycobactin). Map strains from humans and sheep are very difficult to isolate and may require years to emerge. Therefore, small numbers of Map isolates have been maintained in available collections. This situation has limited the study of biodiversity of Map. Though, much is known about environmental and host factors that contribute to paratuberculosis disease, but little is known about bacterial genetic mechanism of infection. Diagnostic and strain typing markers still demand improvements. Complete genome sequence of Map K10 strain is available in public domain for comparative genomics with other mycobacteria and clinical isolates of Map. It is anticipated that the genome sequence will help in carrying molecular diagnosis and strain typing with respect to Map forward at rapid pace. This paper reviews the current diagnostic and strain typing markers, which may be useful in typing of clinical isolates in near future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,307
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,158 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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