Identification of <i>Mycobacterium</i> Species by Multiple-Fluorescence PCR–Single-Strand Conformation Polymorphism Analysis of the 16S rRNA Gene
Notice bibliographique
Résumé
Identification of mycobacteria to the species level by growth-based methodologies is a process that has been fraught with difficulties due to the long generation times of mycobacteria. There is an increasing incidence of unusual nontuberculous mycobacterial infections, especially in patients with concomitant immunocompromised states, which has led to the discovery of new mycobacterial species and the recognition of the pathogenicity of organisms that were once considered nonpathogens. Therefore, there is a need for rapid and sensitive techniques that can accurately identify all mycobacterial species. Multiple-fluorescence-based PCR and subsequent single-strand conformation polymorphism (SSCP) analysis (MF-PCR-SSCP) of four variable regions of the 16S rRNA gene were used to identify species-specific patterns for 30 of the most common mycobacterial human pathogens and environmental isolates. The species-specific SSCP patterns generated were then entered into a database by using BioNumerics, version 1.5, software with a pattern-recognition capability, among its multiple uses. Patient specimens previously identified by 16S rRNA gene sequencing were subsequently tested by this method and were identified by comparing their patterns with those in the reference database. Fourteen species whose SSCP patterns were included in the database were correctly identified. Five other test organisms were correctly identified as unique species or were identified by their closest relative, as they were not in the database. We propose that MF-PCR-SSCP offers a rapid, specific, and relatively inexpensive identification tool for the differentiation of mycobacterial species.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».