Evaluation of three <scp>MALDI</scp>‐<scp>TOF</scp> mass spectrometry libraries for the identification of filamentous fungi in three clinical microbiology laboratories in Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Matrix-assisted laser desorption ionisation-time of flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS) is commonly used by clinical microbiology laboratories to identify bacterial pathogens and yeasts, but not for the identification of moulds. Recent progress in extraction protocols and the composition of comparative libraries support potential application of MALDI-TOF MS for mould identification in clinical microbiology laboratories. We evaluated the performance of the Bruker Microflex™ MALDI-TOF MS instrument (Billerica, MA, USA) to identify clinical isolates and reference strains of moulds using 3 libraries, the Bruker mould library, the National Institutes of Health (NIH) library and the Mass Spectrometry Identification (MSI) online library, and compared those results to conventional (morphological) and molecular (18S/ITS; gold standard) identification methods. All 3 libraries demonstrated greater accuracy in genus identification (≥94.9%) than conventional methods (86.4%). MALDI-TOF MS identified 73.3% of isolates to species level compared to only 31.7% by conventional methods. The MSI library demonstrated the highest rate of species-level identification (72.0%) compared to NIH (19.5%) and Bruker (13.6%) libraries. Greater than 20% of moulds remained unidentified to species level by all 3 MALDI-TOF MS libraries primarily because of library limitations or imperfect spectra. The overall identification rate of each MALDI-TOF MS library depended on the number of species and the number of spectra representing each species in the library.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».