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Enregistrement W2806524915 · doi:10.1139/cjm-2018-0083

Detection and differentiation of <i>Vibrio parahaemolyticus</i> by multiplexed real-time PCR

2018· article· en· W2806524915 sur OpenAlexvenueno aff
Deshun Xu, Lei Ji, Xiaofang Wu, Wei Yan, Liping Chen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVibrio bacteria research studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVibrio parahaemolyticusMultiplexMicrobiologyBiologyMultiplex polymerase chain reactionVirulenceReal-time polymerase chain reactionVirologyPathogenBacteriaPolymerase chain reactionGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vibrio parahaemolyticus is a common and important pathogen that causes human gastroenteritis worldwide. A rapid, sensitive, and specific assay is urgently required for detection and differentiation of V. parahaemolyticus strains. We designed three sets of primers and probes using groEL and two virulence genes (tdh and trh) from V. parahaemolyticus, and developed a multiplex real-time PCR protocol. The sensitivity and specificity of the multiplex assay was evaluated by environmental and clinical specimens of V. parahaemolyticus. The multiplex PCR response system and annealing temperature were optimized. The detection limits of the multiplex real-time PCR were 10 4 and 10 5 CFU/mL (or CFU/g) in pure cultures and spiked oysters, respectively. The multiplex real-time PCR specifically detected and differentiated V. parahaemolyticus from 35 Vibrio strains and 11 other bacterial strains. Moreover, this method can detect and distinguish virulent from nonvirulent strains, with no cross-reactivity observed in the bacteria tested. This newly established multiplex real-time PCR assay offers rapid, specific, and reliable detection of the total and pathogenic V. parahaemolyticus strains, which is very useful during outbreaks and sporadic cases caused by V. parahaemolyticus infection.

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 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)0,000
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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