Ready, Set, Type! Proteomics vs Agglutination for Escherichia coli H Antigen Confirmation
Notice bibliographique
Résumé
Initial detection and reporting by clinical microbiology laboratories is a sentinel marker for foodborne outbreak surveillance systems. Initiation of a public health investigation is reliant on the rapid initial identification of pathogens of interest (Fig. 1). Diagnostics for Escherichia coli have evolved to reduce identification turnaround time, incorporating technologies for rapid identification (MALDI-TOF MS) and serogrouping (O157 antiserum or latex agglutination) (1). Reporting of these isolates to a public health agency may initiate further laboratory investigations, such as pulsed-field gel electrophoresis, for confirmation that isolates may be related to a common source (clonal population). In addition, H antigen flagellar antigen testing with serotyping, or whole-genome sequencing, can be performed to confirm E. coli O157:H7 and other outbreak-associated strains. Fig. 1. Investigation of an E. coli outbreak [adapted from CDC (5)]. Although methods used at either end of the outbreak investigation spectrum—initial bacterial identification by MALDI-TOF MS and confirmation of clonality by next-generation sequencing—have evolved considerably in the last decade, the intermediate steps of identifying possible outbreak organisms with O and H antigen typing have remained relatively unchanged since the 1940s. This is where novel approaches, such as the mass spectrometric H antigen typing protocol (MS-H)2 presented in this issue of Clinical Chemistry by Cheng and colleagues (2) can complement and update existing workflows for outbreak investigations. MS-H is a qualitative proteomics approach for typing H …
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,090 | 0,160 |
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 ».