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Enregistrement W2327966660 · doi:10.1097/01.mib.0000456951.54162.74

P-217 Specific PCR Assays Using CRISPR Genes for Detection of AIEC in Fecal Samples

2014· article· en· W2327966660 sur OpenAlexaff
Gathungu Grace, Yuanhao Zhang, Rowehl Leahana, Frank Daniel, Boedeker Edgar, Parkinson John, Ellen Li

Notice bibliographique

RevueInflammatory Bowel Diseases · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyCRISPRMicrobiologyGenePhenotypeFecesGenomePathogenEscherichia coliGentamicin protection assayVirologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adherent-invasive Escherichia coli (AIEC) are implicated in the pathogenesis of Crohn's disease (CD). Many studies have defined pathogenic mechanisms using AIEC reference strain LF82. The phenotype for this group of bacteria includes their ability to adhere and invade intestinal epithelial cells and to survive within macrophages in vitro. Identification of individuals infected with AIEC requires phenotypic screening of cultured bacteria, a laborious and inefficient process. Loci common to and underlying the AIEC phenotype remain unknown in part because AIEC are clonally diverse and belong to distinct serotypes. The availability of specific molecular tools to detect and quantify AIEC would enable us to conduct large-scale epidemiologic studies to better understand the impact of this pathogen on CD disease severity. Our aim was to design AIEC specific genomic probes that can be applied to a non-invasive and high throughput assay. Here we present the design of gene expression assays to detect AIEC using 4 genes belonging to the clustered regularly interspaced short palindromic repeats region (CRISPR). Using BLAST, the genomes of 12 AIEC strains were compared to 10 non-pathogenic E. coli to identify genes present in the AIEC strains but not in commensals. Four genes were identified and primers were designed. Banked fecal samples stored in RNA stabilization solution were available through an IRB approved protocol at Stony Brook University. RNA was extracted from 53 fecal samples obtained from patients and from strains LF82 and MG1655. Twenty 2 subjects had inflammatory bowel diseases (IBD), including CD (n = 15), ulcerative colitis (UC) (n = 5), indeterminate colitis (n = 2), and 31 were healthy controls. Real time PCR assays were conducted using 16S rRNA as a reference, with positive results set at cycle thresholds (CT) <35. No single gene was unique to all 12 AIEC strains and absent from commensal E. coli, but genes were identified in 6 AIEC strains and absent from all non-pathogenic bacteria. The ΔCT (universal-E. coli) was lower (i.e., reflecting greater locus abundance) in IBD (−12.75) compared to control (−13.40) samples, although this difference was not statistically significant. Five CD samples, I UC sample and 2 control samples had positive CT values for 3 of the LF82 CRISPR genes. LF82 and MG1655, as expected, were positive and negative for all 4 genes. All other samples were negative for all 4 loci. Thirty three percent of CD samples were positive for LF82 CRISPR genes compared with 6.4% of controls (P = 0.029, using a Chi-square and Fisher's exact test). We identified 4 genes that are uniquely expressed in many AIEC strains. In some bacteria, CRISPR genes participate in the evasion of host recognition. PCR assays using these genomic regions can be optimized to create a non-invasive multiplex assay for detecting CD patients infected or colonized with AIEC.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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