MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2893794966 · doi:10.7868/s2587667817010034

ГЕНЕТИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ВАКЦИННОГО СУБШТАММА BCG RUSSIA В КОНТРОЛЕ ПРОИЗВОДСТВА И ПОСТВАКЦИНАЛЬНЫХ ОСЛОЖНЕНИЙ, "Вестник Центрального научно-исследовательского института туберкулеза"

2017· article· ru· W2893794966 sur OpenAlexaboutno aff
О.Л. Воронина, Marina S. Kunda, Ekaterina I. Aksenova, Н.Н. Рыжова, Andrey N. Semenov, Н.Е. Шарапова, А.Л. Гинцбург

Notice bibliographique

RevueВестник ЦНИИТ · 2017
Typearticle
Langueru
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMycobacterium bovisTuberculosisGenBankMycobacterium tuberculosisVirologyBiologyMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Введение БЦЖ (Бацилла-Кальмета-Герена) вакцина - единственная разрешенная к применению, позволяющая противостоять Mycobacterium tuberculosis. Разработка международных требований к производству и контролю БЦЖ вакцины находится под контролем экспертного комитета ВОЗ по биологической стандартизации (Expert Committee on Biological Standardization, ECBS). В 2009 г. ECBS учредил референсы ВОЗ для БЦЖ вакцины на основе трех субштаммов: Danish1331, Tokyo 172-1 и Russian BCG-I, а также требования к контролю, включающие генетическую характеристику произведенных и посевных серий вакцинного субштамма. Согласно требованиям ВОЗ и надлежащей производственной практики (GMP) было выполнено секвенирование трех посевных серий BCG Russia на платформе 454 Roche в нашей лаборатории. БЦЖиты (лимфадениты, остеомиелиты - осложнения при вакцинации БЦЖ) составляют 1% у здоровых реципиентов, однако занимают третье место среди поствакцинальных осложнений в Российской Федерации. Цель наших исследований заключалась в выявлении генетических особенностей субштамма BCG Russia для разработки экспресс-типирования при осложнениях. Методы Полногеномное секвенирование на платформе 454 Roche. MIRU-VNTRplus database для анализа отличий в профилях BCG субштаммов. Набор биоинформационных ресурсов для аннотирования и исследования геномов. Результаты Геном BCG Russia 368 был секвенирован и депонирован в GenBank (Accession Number NZ_CP009243.1). Сравнение геномов последней генерации субштамма и двух предшествующих продемонстрировало стабильность субштамма BCG Russia. Отличие от ближайшего раннего субштамма BCG Tokyo 172 включало 2 RD (region of difference): инсерцию 22 bp и делецию 1602 bp, десять ins/del (1-9 bp) и 52 SNP. Профиль выявленных профагов в геномах M. bovis и M. bovis BCG отражал эволюцию вакцинных субштаммов. Геномы M. bovis содержали профаги 7.5 и 20.3 kb, ранние BCG субштаммы имели профаги 7.5 and 11.2 kb. Большинство поздних субштаммов утратило профаг 11.2 kb. Исключение составили BCG Montreal and BCG Tice, в геномах которых выявлено 6 и 15 профагов, соответственно. Анализ 27 MIRU-VNTR локусов в геноме BCG Russia 368, их сравнение с профилями локусов штаммов M. bovis и BCG субштаммов в MIRU-VNTRplus database позволили обосновать специфичность семи локусов для субштамма BCG Russia. Мы выбрали Mtub21 и Mtub04 - локусы без повторов в геноме BCG Russia, Mtub-30, QUB-26, QUB-323222 -наиболее вариабельные среди M. bovis и M. bovis BCG, и VNTR-3820 и VNTR-4120 как гипервариабельные локусы. Фрагмент анализ этих локусов позволит провести экспресс тестирование при БЦЖитах. Заключение Полногеномное секвенирование - успешный подход в сравнении близкородственных субштаммов и в выявлении специфических локусов для диагностической панели.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueВестник ЦНИИТ→Même sujetTuberculosis Research and Epidemiology→Travaux en français237 207→