Selective Discrimination of <i>Listeria monocytogenes</i> Epidemic Strains by a Mixed-Genome DNA Microarray Compared to Discrimination by Pulsed-Field Gel Electrophoresis, Ribotyping, and Multilocus Sequence Typing
Notice bibliographique
Résumé
Listeria monocytogenes can cause serious illness in humans, and subsequent epidemiological investigation requires molecular characterization to allow the identification of specific isolates. L. monocytogenes is usually characterized by serotyping and is subtyped by using pulsed-field gel electrophoresis (PFGE) or ribotyping. DNA microarrays provide an alternative means to resolve genetic differences among isolates, and unlike PFGE and ribotyping, microarrays can be used to identify specific genes associated with strains of interest. Twenty strains of L. monocytogenes representing six serovars were used to generate a shotgun library, and subsequently a 629-probe microarray was constructed by using features that included only potentially polymorphic gene probe sequences. Fifty-two strains of L. monocytogenes were genotyped by using the condensed array, including strains associated with five major listeriosis epidemics. Cluster analysis of the microarray data grouped strains according to phylogenetic lineage and serotype. Most epidemiologically linked strains were grouped together, and subtyping resolution was the same as that with PFGE (using AscI and ApaI) and better than that with multilocus sequence typing (using six housekeeping genes) and ribotyping. Additionally, a majority of epidemic strains were grouped together within phylogenetic Division I. This epidemic cluster was clearly distinct from the two other Division I clusters, which encompassed primarily sporadic and environmental strains. Discriminant function analysis allowed identification of 22 probes from the mixed-genome array that distinguish serotypes and subtypes, including several potential markers that were distinct for the epidemic cluster. Many of the subtype-specific genes encode proteins that likely confer survival advantages in the environment and/or host.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».