Use of repetitive sequence-based polymerase chain reaction for molecular epidemiologic analysis of Streptococcus equi subspecies equi
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether repetitive sequence-based polymerase chain reaction (rep-PCR) could be used to differentiate Streptococcus equi isolates, to examine S equi isolates from throughout the world, and to determine whether a horse had > 1 subtype of S equi during an outbreak of disease. SAMPLE POPULATION: An initial group of 32 S equi isolates, 63 S equi isolates from various geographic areas, and 17 S equi isolates obtained during outbreaks of disease. PROCEDURE: An aliquot of S equi genomic DNA was amplified, using enterobacterial repetitive intergenic consensus primers. Gel electrophoresis was performed on 1.5% agarose gels, and a computed-assisted program was used to compare rep-PCR results. RESULTS: Use of these primers to analyze 100 ng of S equi genomic DNA resulted in patterns of 6 to 14 bands. The 32 initial isolates were separated into 7 rep-PCR subtypes. There were 30 rep-PCR subtypes found among 29 S equi isolates obtained from Minnesota, Michigan, Canada, and Australia and 34 S equi isolates obtained from Kentucky and other sources. Furthermore, the same clone was identified in several horses during an outbreak of disease. Infected horses on the same farm all had a single clone of S equi. CONCLUSION AND CLINICAL RELEVANCE: Analysis of these results suggests that rep-PCR is useful for delineating S equi into rep-PCR subtypes. Results revealed that isolates with the same geographic source or similar date of collection did not always have the same rep-PCR subtype. A single clone of S equi usually predominated during an outbreak of disease.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».