<i>Streptococcus suis</i> Serotypes Characterized by Analysis of Chaperonin 60 Gene Sequences
Notice bibliographique
Résumé
Streptococcus suis is an important pathogen of swine which occasionally infects humans as well. There are 35 serotypes known for this organism, and it would be desirable to develop rapid methods methods to identify and differentiate the strains of this species. To that effect, partial chaperonin 60 gene sequences were determined for the 35 serotype reference strains of S. suis. Analysis of a pairwise distance matrix showed that the distances ranged from 0 to 0.275 when values were calculated by the maximum-likelihood method. For five of the strains the distances from serotype 1 were greater than 0.1, and for two of these strains the distances were were more than 0.25, suggesting that they belong to a different species. Most of the nucleotide differences were silent; alignment of protein sequences showed that there were only 11 distinct sequences for the 35 strains under study. The chaperonin 60 gene phylogenetic tree was similar to the previously published tree based on 16S rRNA sequences, and it was also observed that strains with identical chaperonin 60 gene sequences tended to have identical 16S rRNA sequences. The chaperonin 60 gene sequences provided a higher level of discrimination between serotypes than the 16S RNA sequences provided and could form the basis for a diagnostic protocol.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».