Regions of Differences Encoded Antigens as Targets for Immunodiagnosis of Tuberculosis in Humans
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis is one of the major global health problems causing nearly 2 million deaths every year. It continues to be a leading cause of morbidity and mortality in developing countries. Accurate early diagnosis and proper treatment can control the spread of tuberculosis in the community. Currently used diagnostic tests have certain limitations such as low sensitivity and suboptimal turn-around times. Hence, introduction of diagnostic methods that are comparatively more sensitive and specific can increase the efficiency of strategies to control tuberculosis. In recent years, there has been a remarkable progress in identifying new and potentially useful antigens for diagnosis of both latent and active tuberculosis. Regions of differences (RD) encoded proteins are among such promising candidate antigens (RD antigens). Some of these antigens are encoded by regions of differences located in the genome of Mycobacterium tuberculosis, M. africanum, M. bovis but are absent in all the Bacillus Calmette Guerin substrains and many of the environmental mycobacteria. Over the past few years, RD antigens, particularly RD-based diagnostic methods such as improved tuberculin skin testing, interferon-gamma release assays, and RD1-based serological assays are being tested and have shown promising results. This article provides an overview of the use of RD antigens in the immunodiagnosis of tuberculosis infection and 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».