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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».