Development of <i>cpn60</i> -Based Real-Time Quantitative PCR Assays for the Detection of 14 <i>Campylobacter</i> Species and Application to Screening of Canine Fecal Samples
Notice bibliographique
Résumé
Campylobacter species are important organisms in both human and animal health. The identification of Campylobacter currently requires the growth of organisms from complex samples and biochemical identification. In many cases, the condition of the sample being tested and/or the fastidious nature of many Campylobacter species has limited the detection of campylobacters in a laboratory setting. To address this, we have designed a set of real-time quantitative PCR (qPCR) assays to detect and quantify 14 Campylobacter species, C. coli, C. concisus, C. curvus, C. fetus, C. gracilis, C. helveticus, C. hyointestinalis, C. jejuni, C. lari, C. mucosalis, C. rectus, C. showae, C. sputorum, and C. upsaliensis, directly from DNA extracted from feces. By use of a region of the cpn60 (also known as hsp60 or groEL) gene, which encodes the universally conserved 60-kDa chaperonin, species-specific assays were designed and validated. These assays were then employed to determine the prevalence of Campylobacter species in fecal samples from dogs. Fecal samples were found to contain detectable and quantifiable levels of C. fetus, C. gracilis, C. helveticus, C. jejuni, C. showae, and C. upsaliensis, with the majority of samples containing multiple Campylobacter species. This study represents the first report of C. fetus, C. gracilis, C. mucosalis, and C. showae detection in dogs and implicates dogs as a reservoir for these species. The qPCR assays described offer investigators a new tool to study many Campylobacter species in a culture-independent manner.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».