Nonculture Molecular Techniques for Diagnosis of Bacterial Disease in Animals
Notice bibliographique
Résumé
The past decade has seen remarkable technical advances in infectious disease diagnosis, and the pace of innovation is likely to continue. Many of these techniques are well suited to pathogen identification directly from pathologic or clinical samples, which is the focus of this review. Polymerase chain reaction (PCR) and gene sequencing are now routinely performed on frozen or fixed tissues for diagnosis of bacterial infections of animals. These assays are most useful for pathogens that are difficult to culture or identify phenotypically, when propagation poses a biosafety hazard, or when suitable fresh tissue is not available. Multiplex PCR assays, DNA microarrays, in situ hybridization, massive parallel DNA sequencing, microbiome profiling, molecular typing of pathogens, identification of antimicrobial resistance genes, and mass spectrometry are additional emerging technologies for the diagnosis of bacterial infections from pathologic and clinical samples in animals. These technical advances come, however, with 2 caveats. First, in the age of molecular diagnosis, quality control has become more important than ever to identify and control for the presence of inhibitors, cross-contamination, inadequate templates from diagnostic specimens, and other causes of erroneous microbial identifications. Second, the attraction of these technologic advances can obscure the reality that medical diagnoses cannot be made on the basis of molecular testing alone but instead through integrated consideration of clinical, pathologic, and laboratory findings. Proper validation of the method is required. It is critical that veterinary diagnosticians understand not only the value but also the limitations of these technical advances for routine diagnosis of infectious 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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».