Effects of freezing on ability to detect <i>Mycobacterium avium</i> subsp. <i>paratuberculosis</i> from bovine tissues following culture
Notice bibliographique
Résumé
Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis (MAP) is the bacterium that causes Johne's disease in cattle. Although infected cattle can be identified by examining fecal, blood, or milk samples, the gold standard is identification of MAP in tissue samples postmortem. Although tissue samples are commonly frozen, the ability to detect MAP in frozen-thawed tissue samples has apparently not been reported. We therefore determined the ability to detect MAP in tissue samples following freezing. Tissue samples were collected from calves that were either inoculated (IN) 3 mo prior, or contact-exposed (CE) for 3 mo. Following autopsy, tissues were immediately processed for culture, followed by DNA extraction and detection by qPCR. Samples were categorized as positive or negative based on the cycle threshold (Ct) value. The remaining unprocessed tissue samples were frozen at -80°C. After 18 mo, 50 tissue samples designated MAP-positive were thawed and processed for detection of MAP. Four (8%) samples were qPCR-negative, and Ct values of the remaining 46 samples were higher after freezing. Given the small numerical change in Ct values for MAP-positive samples after 18 mo of frozen storage, freezing and thawing may have had some deleterious effects on MAP detection in tissues. Although the decrease in ability to detect MAP-positive samples was minor for IN calves, there may be a greater effect for CE calves that should be considered when freezing tissue samples.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».