Investigation of the cause of geographic disparities in IDEXX ELISA sensitivity in serum samples from Mycobacterium bovis-infected cattle
Notice bibliographique
Résumé
Accurately identifying Mycobacterium bovis-infected cattle is critical for bovine tuberculosis prevention and control. One method for identifying infected cattle is an ELISA developed by IDEXX laboratories, which detects antibodies to two M. bovis proteins, MPB70 and MPB83. The assay's sensitivity varies by geographic region, with sensitivities of 77%, 45%, and 9% in bovine serum samples from the United Kingdom (n = 126), the United States (n = 146), and Mexico (n = 128), respectively. We hypothesized that geographically-biased sequence variation in mpb70 and mpb83, or in the genes that regulate their expression (sigK and rskA), may explain these differing sensitivities. This hypothesis was tested by comparing the sequences of these four genes in 455 M. bovis strains isolated from cattle in the aforementioned countries. For each gene, a single, common sequence was identified in most genomes of the M. bovis strains collected in all three countries. Twelve of the 455 strains were isolated from infected cattle for which the IDEXX ELISA was also performed. Five of the seven ELISA-positive genomes and three of the five ELISA-negative genomes contained the most common sequence of all four genes. Thus, sequence variation in mpb70, mpb83, sigK, and rskA does not explain the geographic disparities in IDEXX ELISA sensitivity.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».