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Enregistrement W2583820511 · doi:10.1093/ofid/ofw172.44

Evaluation of the Matrix-Assisted Laser Desorption Ionization Time-of-Flight Mass Spectrometry for the Identification of Cystic Fibrosis Pathogens

2016· article· en· W2583820511 sur OpenAlex
Nancy Nashid, Yvonne Yau

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnterobacteriaceae and Cronobacter Research
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMass spectrometryCystic fibrosisIdentification (biology)Time-of-flight mass spectrometryPathogenic organismChromatographyIonizationMicrobiologyInternal medicineBiologyPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Accurate and timely identification of organisms recovered from respiratory specimens of cystic fibrosis (CF) patients is crucial for effective management. Identification of nonfermenting Gram-negative bacilli (NFGNB) from respiratory cultures of CF patients is challenging; traditional biochemical tests, APINE, 16S rRNA sequencing, or a combination of these methods are used for identification of these organisms. Few studies have validated the use of matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS) for the identification of NFGNB in CF patients. Methods. Two hundred forty NFGNB were isolated from respiratory specimens of CF patients at the Hospital For Sick Children between January 2013 and June 2015. Frozen isolates were subcultured onto 5% sheep blood agar before analysis was performed using the Burker Microflex LT MS system and interpreted with the Biotyper software (version 3.1). Reference identification was by partial 16S rRNA gene amplification and sequencing. Organisms identified were as follows: Achromobacter (64), Burkholderia (Burkholderia cepacia complex [BCC] [34], Burkholderia multivorans [37], and Burkholderia gladioli [8]), Chryseobacterium (16), Cupriavidus (8), Inquilinus (18), Pseudomonas (15), and Sphingobacterium (8) species. Others were as follows: Acinetobacter (5), Bordetella (3), Comamonas (1), Delftia (1), Elizabethkingia (5), Moraxella (1), Neisseria (2), Pandoraea (4), Pantoea (1), Ralstonia (4), and Stenotrophomonas (5). Results. The MALDI-TOF MS correctly identified 100% of the NFGNB isolates to genus level. All isolates of B gladioli, Inquilinus limosus, Pseudomonas aeruginosa, Ralstonia species, Stenotrophomonas maltophilia, and Sphingobacterium species were also correctly identified to species level. Although MALDI-TOF MS provided identification to species level for some of the Achromobacter, Chryseobacterium, Elizabethkingia, and Pandoraea isolates, the accuracy of these identifications cannot be confirmed due to limitations of partial 16S rRNA sequencing. The MALDI-TOF MS accurately identified B multivorans but cannot reliably provide genomovar typing of other BCC. Conclusion. The MALDI-TOF MS accurately identified NFGNB, which are challenging to identify by conventional methods from CF respiratory specimens to the genus level. Further molecular characterization is still required to appropriately speciate certain genera. Disclosures. All authors: No reported disclosures.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,283 · 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