16S Ribosomal RNA Sequence—Based Identification of Veterinary Clinical Bacteria
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated 16S rRNA gene sequence analysis methods as tools for identification of 22 phenotypically difficult to identify veterinary clinical bacterial isolates in a veterinary diagnostic laboratory. The study compared 16S rRNA gene sequencing and conventional phenotypic identification methods. Using 16S rRNA full-gene sequencing, 95% (21/22) of the isolates were identified to the genus level and 86% (19/22) to the species level. The conventional or commercially available manual identification phenotypic characterization methods presumptively identified 91% (20/22) of the isolates to the genus level and 1 isolate to the species level. However, only 55% (12/22) or 4.5% (1/22) of the phenotypic identifications were correct at the genus or species level when they were compared with the 16S rRNA full-gene sequencing. This study also compared 16S rRNA full-gene and partial-gene sequencing. The results demonstrated that the best 16S rRNA gene-sequencing approach is full-gene sequencing because it gives the most precise species identification. Sequencing of the variable regions 1, 2, and 3 of the 16S rRNA gene could be used for tentative identification because the ability of this sequencing to identify bacteria to the genus level is similar to that of the 16S rRNA full-gene sequencing. This method identified only 14% (3/22) isolates differently to the species level compared with the 16S rRNA full gene sequence. Sequencing of the variable regions 7, 8, and 9 is not recommended because it gives more ambiguous identifications. The cost of a 16S RNA full-gene-sequencing analysis was Can 160 dollars and Can 60 dollars for a partial 16S rRNA gene sequence, i.e., sequencing of variable regions 1, 2, and 3 or variable regions 7, 8 and 9.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».