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Enregistrement W2765835341 · doi:10.1139/cjm-2017-0496

Rapid detection and serovar identification of common <i>Salmonella enterica</i> serovars in Canada using a new pyrosequencing assay

2017· article· en· W2765835341 sur OpenAlexafffundvenueabout
M. Furukawa, Noriko Goji, Timothy W. Janzen, Matthew C. Thomas, Dele Ogunremi, Burton W. Blais, Naoaki Misawa, Kingsley K. Amoako

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesCanadian Food Inspection Agency
Mots-clésSerotypePyrosequencingSalmonella entericaSalmonellaMicrobiologyBiologyIdentification (biology)VirologyBacteriaGeneGeneticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Serotyping of Salmonella enterica subsp. enterica is a critical step for foodborne salmonellosis investigation. To identify Salmonella enterica subsp. enterica serovars, we have developed a new assay based on a triplex polymerase chain reaction (PCR) with pyrosequencing for amplicon confirmation and phylogenetic discrimination of strains. The top 54 most prevalent serovars of S. enterica in Canada were examined with a total of 23 single-nucleotide polymorphisms (SNPs) and (or) single-nucleotide variations (SNVs) located on 3 genes (fliD, sopE2, and spaO). Seven of the most common serovars, Newport, Typhi, Javiana, Infantis, Thompson, Heidelberg, and Enteritidis, were successfully distinguished from the other serovars based on their unique SNP-SNV combinations. The remaining serovars, including Typhimurium, ssp I:4,[5],12:i:-, and Saintpaul, were further divided into 47 subgroups that demonstrate the relatedness to phylogenetic classifications of each serovar. This pyrosequencing assay is not only cost-effective, rapid, and user-friendly, but also provides phylogenetic information by analyzing 23 selected SNPs. With the added layer of confidence in the PCR results and the accuracy and speed of pyrosequencing, this novel method would benefit the food industry and provides a tool for rapid outbreak investigation through quick detection and identification of common S. enterica serovars in Canada.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,191 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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