Evaluation of Molecular Methods for Identification of Salmonella Serovars
Notice bibliographique
Résumé
Classification by serotyping is the essential first step in the characterization of Salmonella isolates and is important for surveillance, source tracking, and outbreak detection. To improve detection and reduce the burden of salmonellosis, several rapid and high-throughput molecular Salmonella serotyping methods have been developed.The aim of this study was to compare three commercial kits, Salm SeroGen (Salm Sero-Genotyping AS-1 kit), Check&Trace (Check-Points), and xMAP (xMAP Salmonella serotyping assay), to the Salmonella genoserotyping array (SGSA) developed by our laboratory. They were assessed using a panel of 321 isolates that represent commonly reported serovars from human and nonhuman sources globally. The four methods correctly identified 73.8% to 94.7% of the isolates tested. The methods correctly identified 85% and 98% of the clinically important Salmonella serovars Enteritidis and Typhimurium, respectively. The methods correctly identified 75% to 100% of the nontyphoidal, broad host range Salmonella serovars, including Heidelberg, Hadar, Infantis, Kentucky, Montevideo, Newport, and Virchow. The sensitivity and specificity of Salmonella serovars Typhimurium and Enteritidis ranged from 85% to 100% and 99% to 100%, respectively.It is anticipated that whole-genome sequencing will replace serotyping in public health laboratories in the future. However, at present, it is approximately three times more expensive than molecular methods. Until consistent standards and methodologies are deployed for whole-genome sequencing, data analysis and interlaboratory comparability remain a challenge. The use of molecular serotyping will provide a valuable high-throughput alternative to traditional serotyping. This comprehensive analysis provides a detailed comparison of commercial kits available for the molecular serotyping of Salmonella.
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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 | 0,021 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».