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Enregistrement W2741561754 · doi:10.1371/journal.pone.0181920

The bias of experimental design, including strain background, in the determination of critical Streptococcus suis serotype 2 virulence factors

2017· article· en· W2741561754 sur OpenAlexafffund
Jean-Philippe Auger, Sarah Chuzeville, David Roy, Annabelle Mathieu‐Denoncourt, Jianguo Xu, Daniel Grenier, Marcelo Gottschalk

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStreptococcal Infections and Treatments
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaImperial College London
Mots-clésStreptococcus suisVirulenceSerotypeBiologyMicrobiologyAutolysinVirulence factorVirologyPathogenGeneticsStreptococcus pneumoniaeAntibioticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Streptococcus suis serotype 2 is an important porcine bacterial pathogen and emerging zoonotic agent mainly responsible for sudden death, septic shock, and meningitis. However, serotype 2 strains are genotypically and phenotypically heterogeneous. Though a multitude of virulence factors have been described for S. suis serotype 2, the lack of a clear definition regarding which ones are truly "critical" has created inconsistencies that have only recently been highlighted. Herein, the involvement of two factors previously described as being critical for S. suis serotype 2 virulence, whether the dipeptidyl peptidase IV and autolysin, were evaluated with regards to different ascribed functions using prototype strains belonging to important sequence types. Results demonstrate a lack of reproducibility with previously published data. In fact, the role of the dipeptidyl peptidase IV and autolysin as critical virulence factors could not be confirmed. Though certain in vitro functions may be ascribed to these factors, their roles are not unique for S. suis, probably due to compensation by other factors. As such, variations and discrepancies in experimental design, including in vitro assays, cell lines, and animal models, are an important source of differences between results. Moreover, the use of different sequence types in this study demonstrates that the role attributed to a virulence factor may vary according to the S. suis serotype 2 strain background. Consequently, it is necessary to establish standard experimental designs according to the experiment and purpose in order to facilitate comparison between laboratories. Alongside, studies should include strains of diverse origins in order to prevent erroneous and biased conclusions that could affect future studies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,089
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0890,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,351
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,052 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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