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
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 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 découle