Quality evaluation of LC‐MS/MS‐based <i>E. coli</i> H antigen typing (MS‐H) through label‐free quantitative data analysis in a clinical sample setup
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The need for rapid and accurate H typing is evident during Escherichia coli outbreak situations. This study explores the transition of MS-H, a method originally developed for rapid H antigen typing of E. coli using LC-MS/MS of flagella digest of reference strains and some clinical strains, to E. coli isolates in clinical scenario through quantitative analysis and method validation. EXPERIMENTAL DESIGN: Motile and nonmotile strains were examined in batches to simulate clinical sample scenario. Various LC-MS/MS batch run procedures and MS-H typing rules were compared and summarized through quantitative analysis of MS-H data output for a standard method development. RESULTS: Label-free quantitative data analysis of MS-H typing was proven very useful for examining the quality of MS-H result and the effects of some sample carryovers from motile E. coli isolates. Based on this, a refined procedure and protein identification rule specific for clinical MS-H typing was established and validated. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: With LC-MS/MS batch run procedure and database search parameter unique for E. coli MS-H typing, the standard procedure maintained high accuracy and specificity in clinical situations, and its potential to be used in a clinical setting was clearly established.
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.
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 | 0,014 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle