Multi-laboratory validation study of multilocus variable-number tandem repeat analysis (MLVA) for Salmonella enterica serovar Enteritidis, 2015
Notice bibliographique
Résumé
Multilocus variable-number tandem repeat analysis (MLVA) is a rapid and reproducible typing method that is an important tool for investigation, as well as detection, of national and multinational outbreaks of a range of food-borne pathogens. Salmonella enterica serovar Enteritidis is the most common Salmonella serovar associated with human salmonellosis in the European Union/European Economic Area and North America. Fourteen laboratories from 13 countries in Europe and North America participated in a validation study for MLVA of S. Enteritidis targeting five loci. Following normalisation of fragment sizes using a set of reference strains, a blinded set of 24 strains with known allele sizes was analysed by each participant. The S. Enteritidis 5-loci MLVA protocol was shown to produce internationally comparable results as more than 90% of the participants reported less than 5% discrepant MLVA profiles. All 14 participating laboratories performed well, even those where experience with this typing method was limited. The raw fragment length data were consistent throughout, and the inter-laboratory validation helped to standardise the conversion of raw data to repeat numbers with at least two countries updating their internal procedures. However, differences in assigned MLVA profiles remain between well-established protocols and should be taken into account when exchanging data.
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 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 | 0,046 | 0,054 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».