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Enregistrement W2138356464 · doi:10.1017/s0950268805004395

Molecular epidemiology of <i>Legionella pneumophila</i> environmental isolates representing nine different serogroups determined by automated ribotyping and pulsed-field gel electrophoresis

2005· article· en· W2138356464 sur OpenAlexaff
Stefania Boccia, Alberta Stenico, Rosarita Amore, Luis Moroder, Massimiliano Orsini, V. Romano-Spica, Walter Ricciardi

Notice bibliographique

RevueEpidemiology and Infection · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLegionella and Acanthamoeba research
Établissements canadiensCentre for Movement Disorders
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulsed-field gel electrophoresisGenotypingRibotypingLegionella pneumophilaBiologyMolecular epidemiologyMicrobiologyGel electrophoresisConcordanceSerotypeTypingVeterinary medicinePolymerase chain reactionGenotypeGeneticsMedicineBacteriaGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purposes of the study were (i) to describe the abundance and epidemiology of Legionellaceae in the man-made environment in a northern Italian area, (ii) to assess the concordance between pulsed-field gel electrophoresis (PFGE) and automated ribotyping (AR) techniques for genotyping L. pneumophila and (iii) to investigate the correlation between serogrouping and genotyping data. Water was sampled from reservoirs in 12 buildings across an area of 80-km radius. Despite the water temperature always being maintained above 55 degrees C, all of the buildings sampled were contaminated with Legionellaceae on at least one occasion and 63 L. pneumophila isolates representing nine different serogroups were collected. The two DNA methods revealed a high degree of genetic heterogeneity, even though identical L. pneumophila clones were recovered at different sites. The AR technique provided a fairly reliable approximation of PFGE results (73% concordance), however there was poor correlation between serogrouping and genotyping data as identical DNA fingerprints were shared by isolates of different serogroups.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,889

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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