DNA Fingerprinting of Cryptosporidium parvum Isolates Using Amplified Fragment Length Polymorphism (AFLP)
Notice bibliographique
Résumé
The genetic variability of 10 Cryptosporidium parvum isolates of human and animal origin was investigated using amplified fragment length polymorphism (AFLP). Analysis of fluorescent dye-labeled amplified products was carried out using an ABI PRISMS 377 DNA sequencer and ABI PRISMS GeneScan software. One-hundred and twelve primer combinations were evaluated using a single C. parvum isolate. The patterns generated were highly reproducible. For subsequent study, a subset of 9 primer pairs that yielded 30-90 DNA fragments after the polymerase chain reaction, within the size range of 50-500 bp, was used to screen the 10 C. parvum isolates, including 7 bovine, 1 equine, and 2 of human origin. The animal isolates produced identical fingerprint patterns with every primer combination tested. Of the 2 human isolates tested, 1 of the isolates, passaged in calves, generated the same AFLP DNA banding patterns as the animal isolates, whereas the other isolate, obtained directly from human feces, produced unique patterns. Polymorphism, detected by comparison of the fingerprint patterns of the latter human isolate with the common pattern shared by all other isolates, ranged from 17 to 35% for the 9 primer pairs. The results show that AFLP is a useful method for differentiating C. parvum isolates into 2 distinct genotypes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».