Attenuated Total Reflectance Fourier Transform Infrared Spectroscopy for Rapid Identification of Non-Fermenting Gram-Negative Bacilli Isolated from Patients with Cystic Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Chronic respiratory infections with non-fermenting Gram-negative bacilli are a key feature of cystic fibrosis (CF). For microbiology laboratories, rapid and accurate identification of these bacteria is often challenging and labor intensive. This study was undertaken to evaluate whether attenuated total reflectance Fourier transform infrared (ATR-FTIR) spectroscopy could rapidly discriminate Pseudomonas aeruginosa (mucoid and non-mucoid), Burkholderia cepacia complex, Burkholderia gladioli, Achromobacter spp. and Stenotrophomonas maltophilia. A total of 263 well-characterized clinical strains isolated from respiratory samples of patients with CF attending the CHU Sainte-Justine CF clinic were included in this study, consisting of 70 P. aeruginosa, 83 Burkholderia spp., 52 Achromobacter spp. and 58 Stenotrophomonas maltophilia isolates from the biobank. Isolates were thawed and sub-cultured twice on sheep blood (5%) agar. ATR-FTIR spectral acquisition was performed in triplicate for each isolate. Multivariate statistical analysis of the ATR-FTIR spectra was performed by hierarchical cluster analysis (HCA) and principal component analysis (PCA) in conjunction with the use of a feature selection algorithm. An ATR-FTIR spectral database consisting of 789 spectra of P. aeruginosa, Burkholderia spp., Achromobacter spp. and Stenotrophomonas maltophilia was created in this study. Complete discrimination among all four genera as well as among three species within the B. cepacia complex and B. gladioli was achieved based on HCA and PCA of the spectra in the database. ATR-FTIR analysis of a validation set consisting of 30 isolates was conducted in parallel with identification by MALDI-TOF mass spectrometry and yielded >95% concordance between the two techniques. ATR-FTIR spectroscopy is a promising tool for rapid, inexpensive and accurate identification of non-fermenting Gram-negative bacilli. Additional work is needed to further expand the spectral database, particularly with mucoid strains. 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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».