Review of 16S and ITS Direct Sequencing Results for Clinical Specimens Submitted to a Reference Laboratory
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the performance of 16S and internal transcribed spacer (ITS) region amplification and sequencing of rDNA from clinical specimens, for the respective detection and identification of bacterial and fungal pathogens. Direct rDNA amplification of 16S and ITS targets from clinical samples was performed over a 4-year period and reviewed. All specimens were from sterile sites and submitted to a reference laboratory for evaluation. Results of 16S and ITS were compared to histopathology, Gram and/or calcofluor stain microscopy results. A total of 277 16S tests were performed, with 64 (23%) positive for the presence of bacterial DNA. Identification of an organism was more likely in microscopy positive 16S samples 14/21 (67%), compared to 35/175 (20%) of microscopy negative samples. A total of 110 ITS tests were performed, with 14 (13%) positive. The yield of microscopy positive ITS samples, 9/44 (21%), was higher than microscopy negative samples 3/50 (6%). Given these findings, 16S and ITS are valuable options for culture negative specimens from sterile sites, particularly in the setting of positive microscopy findings. Where microscopy results are negative, the limited sensitivity of 16S and ITS in detecting and identifying an infectious agent needs to be considered.
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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 | 0,010 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».