Proof-of-concept study for successful inter-laboratory comparison of MLVA results
Notice bibliographique
Résumé
Multiple-locus variable-number of tandem repeats analysis (MLVA) is widely used for typing of pathogens. Methods such as MLVA based on determining DNA fragment size by the use of capillary electrophoresis have an inherent problem as a considerable offset between measured and real (sequenced) lengths is commonly observed. This discrepancy arises from variation within the laboratory set-up used for fragment analysis. To obtain comparable results between laboratories using different set-ups, some form of calibration is a necessity. A simple approach is to use a set of calibration strains with known allele sizes and determine what compensation factors need to be applied under the chosen set-up conditions in order to obtain the correct allele sizes. We present here a proof-of-concept study showing that using such a set of calibration strains makes inter-laboratory comparison possible. In this study, 20 international laboratories analysed 15 test strains using a five-locus Salmonella enterica serovar Typhimurium MLVA scheme. When using compensation factors derived from a calibration set of 33 isolates, 99.4% (1,461/1,470) of the MLVA alleles of the test strains were assigned correctly, compared with 64.8% (952/1,470) without any compensation. After final analysis, 97.3% (286/294) of the test strains were assigned correct MLVA profiles. We therefore recommend this concept for obtaining comparable MLVA results.
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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 | 0,023 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».