Evaluation of a PCR assay on overgrown environmental samples cultured for <i>Mycobacterium avium</i> subsp. <i>paratuberculosis</i>
Notice bibliographique
Résumé
Culture of Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis (MAP) is the definitive antemortem test method for paratuberculosis. Microbial overgrowth is a challenge for MAP culture, as it complicates, delays, and increases the cost of the process. Additionally, herd status determination is impeded when noninterpretable (NI) results are obtained. The performance of PCR is comparable to fecal culture, thus it may be a complementary detection tool to classify NI samples. Our study aimed to determine if MAP DNA can be identified by PCR performed on NI environmental samples and to evaluate the performance of PCR before and after the culture of these samples in liquid media. A total of 154 environmental samples (62 NI, 62 negative, and 30 positive) were analyzed by PCR before being incubated in an automated system. Growth was confirmed by acid-fast bacilli stain and then the same PCR method was again applied on incubated samples, regardless of culture and stain results. Change in MAP DNA after incubation was assessed by converting the PCR quantification cycle (Cq) values into fold change using the 2 −ΔCq method (ΔCq = Cq after culture − Cq before culture). A total of 1.6% (standard error [SE] = 1.6) of the NI environmental samples had detectable MAP DNA. The PCR had a significantly better performance when applied after culture than before culture ( p = 0.004). After culture, a 66-fold change (SE = 17.1) in MAP DNA was observed on average. Performing a PCR on NI samples improves MAP culturing. The PCR method used in our study is a reliable and consistent method to classify NI environmental samples.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».