Uses of <i>Staphylococcus aureus</i> GeneChips in Genotyping and Genetic Composition Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the relatedness of strains within a bacterial species is essential for monitoring reservoirs of antimicrobial resistance and for epidemiological studies. Pulsed-field gel electrophoresis (PFGE), ribotyping, and multilocus sequence typing are commonly used for this purpose. However, these techniques are either nonquantitative or provide only a limited estimation of strain relatedness. Moreover, they cannot extensively define the genes that constitute an organism. In the present study, 21 oxacillin-resistant Staphylococcus aureus (ORSA) isolates, representing eight major ORSA lineages, and each of the seven strains for which the complete genomic sequence is publicly available were genotyped using a novel GeneChip-based approach. Strains were also subjected to PFGE and ribotyping analysis. GeneChip results provided a higher level of discrimination among isolates than either ribotyping or PFGE, although strain clustering was similar among the three techniques. In addition, GeneChip signal intensity cutoff values were empirically determined to provide extensive data on the genetic composition of each isolate analyzed. Using this technology it was shown that strains could be examined for each element represented on the GeneChip, including virulence factors, antimicrobial resistance determinants, and agr type. These results were validated by PCR, growth on selective media, and detailed in silico analysis of each of the sequenced genomes. Collectively, this work demonstrates that GeneChips provide extensive genotyping information for S. aureus strains and may play a major role in epidemiological studies in the future where correlating genes with particular disease phenotypes is critical.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».