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Enregistrement W2143999866 · doi:10.1177/1087057104273781

Development of a Microelectronic Chip Array for High-Throughput Genotyping of Helicobacter Species and Screening for Antimicrobial Resistance

2005· article· en· W2143999866 sur OpenAlexaff
James Z. Xing, Chris Clarke, Lijun Zhu, Stephan Gabos

Notice bibliographique

RevueSLAS DISCOVERY · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHelicobacter pylori-related gastroenterology studies
Établissements canadiensAlberta HealthUniversity of Alberta HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clés23S ribosomal RNAHelicobacter pyloriBiologyHelicobacterGenotypingMicrobiologyRibosomal RNAGenotype16S ribosomal RNAAntibiotic resistanceMolecular biologyGeneGeneticsAntibioticsRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A microelectronic array assay was developed to specifically genotype Helicobacter pylori versus Helicobacter heilmannii and to determine antimicrobial resistance. Helicobacter 16S rRNA and 23S rRNA genes were specifically generated with Helicobacter genus-specific primers, respectively. The single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in 16S rRNA, 268T specific in the H. pylori sequence, and 263A specific in H. heilmannii were used as molecular markers for identification of H. pylori and H. heilmannii, respectively. A triple-base-pair resistant mutation, AGA965-967TTC in 16S rRNA, is known to be responsible for H. pylori tetracycline resistance and was detected to identify resistant strains. H. pylori macrolide resistance was determined by the identification of 3 defined mutations in the 23S rRNA gene using the same method. The assay could be directly used to detect H. pylori in feces. The assay performs multiple determinations, including identification of Helicobacter species and antibiotic resistances, on the same microelectronic platform and is highly amenable to the development of other DNA-based assays.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations13
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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