Replicate PCR Testing and Probit Analysis for Detection and Quantitation of <i>Chlamydia pneumoniae</i> in Clinical Specimens
Notice bibliographique
Résumé
Nucleic acid amplification of clinical specimens with low target concentration has variable sensitivity. We examined whether testing multiple aliquots of extracted DNA increased the sensitivity and reproducibility of Chlamydia pneumoniae detection by PCR. Nested and non-nested C. pneumoniae PCR assays were compared using 10 replicates of 16 serial dilutions of C. pneumoniae ATCC VR-1310. The proportion positive versus the C. pneumoniae concentration was modeled by probit regression analysis. To validate the model, 10 replicates of 26 previously positive patient specimens of peripheral blood mononuclear cells (PBMC), sputum, or nasopharyngeal swabs (NPS) were tested. The proportion of replicates that were positive varied with the concentration of C. pneumoniae in the sample. At concentrations above 5 infection-forming units (IFU)/ml, both nested and non-nested PCR assay sensitivities were 90% or greater. The nested PCR was more sensitive (median detection, 0.35 versus 0.61 IFU/ml; relative median detection, 0.58; 95% confidence interval, 0.31 to 0.99; P = 0.04). In clinical specimens, replicate PCR detected 15 of 26 (nested) versus 1 of 26 (non-nested, P < 0.001). For PBMC specimens, testing 1, 3, or 5 replicates detected 3, 5, or 9 of 10 positive specimens, respectively. Median C. pneumoniae concentrations were estimated at 0.07 IFU/ml for PBMC and at <0.03 IFU/ml for NPS specimens. We conclude that performing 5 or 10 replicates considerably increased the sensitivity and reproducibility of C. pneumoniae PCR and enabled quantitation for clinical specimens. Due to sampling variability, PCR tests done without replication may miss a large proportion of positive specimens, particularly for specimens with small amounts of target C. pneumoniae DNA present.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».