MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2166377147 · doi:10.1128/jcm.41.12.5537-5540.2003

<i>Listeria monocytogenes</i> Serotype Identification by PCR

2003· article· en· W2166377147 sur OpenAlexfundno aff
Monica K. Borucki, Douglas R. Call

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Microbiology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueListeria monocytogenes in Food Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Food and Drug AdministrationAgricultural Research ServiceHealth CanadaCenters for Disease Control and PreventionWashington State UniversityU.S. Department of Agriculture
Mots-clésSerotypeSubtypingListeria monocytogenesBiologyPrimer (cosmetics)MicrobiologyPolymerase chain reactionVirologyBacteriaGeneticsGeneChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Serotyping is a universally accepted subtyping method for Listeria monocytogenes. Identification of the strain serotype permits differentiation between important food-borne strains (1/2a, 1/2b, and 4b) and provides a "gold standard" for comparing isolates analyzed in different labs and with different techniques. Although an efficient enzyme-linked immunosorbent assay serotyping protocol was described recently, identification of PCR serotyping primers would further increase the ease and accessibility of this classification system. Serotyping PCR primers were designed from variable regions of the L. monocytogenes genome. Three primer sets were used in conjunction with a previously described Division III primer set in order to classify 122 L. monocytogenes strains into five serotype groups [1/2a(3a), 1/2b, 1/2c(3c), 4b(d,e), and 4a/c]. Results of the PCR method agreed with those of the conventional slide agglutination method for 97, 100, 94, and 91% of strains belonging to serotypes 1/2a, 1/2b, 1/2c, and 4b, respectively.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,006

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,296 · 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
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

Citations175
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical MicrobiologyMême sujetListeria monocytogenes in Food SafetyTravaux en français237 207