Rapid Detection of Shiga Toxin-Producing Bacteria in Feces by Multiplex PCR with Molecular Beacons on the Smart Cycler
Notice bibliographique
Résumé
We have developed a rapid (1-h) real-time fluorescence-based PCR assay with the Smart Cycler thermal cycler (Cepheid, Sunnyvale, Calif.) for the detection of Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC), as well as other Shiga toxin-producing bacteria. Based on multiple-sequence alignments, we have designed two pairs of PCR primers that efficiently amplify all variants of the Shiga toxin genes stx(1) and stx(2), respectively. These primer pairs were combined for use in a multiplex assay. Two molecular beacons bearing different fluorophores were used as internal probes specific for each amplicon. Assays performed with purified genomic DNA from a variety of STEC strains (n = 23) from diverse geographic locations showed analytical sensitivities of about 10 genome copies per PCR. Non-STEC strains (n = 20) were also tested, and no amplification was observed. The PCR results correlated perfectly with the phenotypic characterization of toxin production in both STEC and non-STEC strains, thereby confirming the specificity of the assay. The assay was validated by testing 38 fecal samples obtained from 27 patients. Of these samples, 26 were PCR positive for stx(1) and/or stx(2). Compared with the culture results, both the sensitivity and the negative predictive value were 100%. The specificity was 92%, and the positive predictive value was 96%. Moreover, this assay detected STEC from a sample in which the STEC concentration was at the limit of detection of the conventional culture methods and from a sample in which STEC was not detected by the conventional culture methods. This real-time PCR assay is simple, rapid, sensitive, and specific and allows detection of all Shiga toxin-producing bacteria directly from fecal samples, irrespective of their serotypes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».