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Enregistrement W2093895030 · doi:10.1016/j.ygeno.2005.06.014

Identification of pathogenic Helicobacter species by chaperonin-60 differentiation on plastic DNA arrays

2005· article· en· W2093895030 sur OpenAlexaff
Luke Masson, Christine Maynard, Roland Brousseau, Swee-Han Goh, Sean M. Hemmingsen, Janet E. Hill, Ana Paccagnella, Ryuichi Oda, Naoki Kimura

Notice bibliographique

RevueGenomics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnterobacteriaceae and Cronobacter Research
Établissements canadiensPlant Biotechnology InstituteBC Centre for Disease ControlUniversity of British ColumbiaUniversité de MontréalBiotechnology Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyCampylobacter16S ribosomal RNACampylobacter jejuniOligonucleotideBiotinylationPolymerase chain reactionHelicobacterDNA microarrayDNAMolecular probeMicrobiologyHybridization probeBacteriaMolecular biologyGeneGeneticsHelicobacter pyloriGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A microarray method for bacterial species identification based on cpn60 and 16S rDNA hybridization was developed. Specific cpn60 or 16S rDNA oligonucleotides from various Helicobacter or Campylobacter species were printed and immobilized onto a proprietary plastic solid support. Using universal primers, fragments derived from either cpn60 or 16S rDNA genes from single isolates or from a complex human waste sludge DNA sample spiked with Helicobacter pylori were biotinylated and hybridized to the plastic slide. Subsequent querying with a streptavidin-horseradish peroxidase conjugate followed by color development using tetramethylbenzidine resulted in accurate Helicobacter species identification with no cross-hybridization to either the 16S rDNA or the cpn60 sequence of a closely related strain of Campylobacter jejuni. The combination of a nonfluorescence visual detection system with a polymer-based DNA microarray slide has resulted in a molecular tool that should prove useful in numerous applications requiring rapid, low-cost bacterial species identification.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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