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Enregistrement W2897172993 · doi:10.1093/ofid/ofy210.1954

2301. <i>Streptococcus pneumoniae S</i>erotyping: Assessing the Performance of a PCR- and Sequencing-Based Testing Algorithm

2018· article· en· W2897172993 sur OpenAlexaff
Hayley D. Gillis, Amanda Lang, May ElSherif, Walter Demczuk, Irene Martín, Shelly McNeil, Jason J. LeBlanc

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerotypeSanger sequencingStreptococcus pneumoniaeDNA sequencingMultiplex polymerase chain reactionPolymerase chain reactionMicrobiologyVirologyMedicineBiologyGeneGeneticsAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Streptococcus pneumoniae is a bacterium that causes significant morbidity and mortality worldwide. Its capsular polysaccharides have been used successfully as vaccine antigens, and to characterize S. pneumoniae into 92 different serotypes. Phenotypic (Quellung reaction) or genotopic (PCR or sequencing) methods can be used for serotype assignment, but the performance may vary between methods. This study compared the performance of the Quellung reaction, to an algorithm using PCR- and sequence-based serotyping technologies for vaccine-preventable or closely related serotypes. A panel of geographically diverse isolates of S. pneumoniae spanning 92 different serotypes was provided by various references laboratories worldwide. Each isolate was subjected to conventional multiplex PCR methods, using previously established methods. Sanger sequencing was performed using genetic signatures defined in the PneumoCaT database. When discrepant, Quellung reaction were repeated, and next-generation sequencing and comparative genomics was used to evaluate the sequence composition of the cps loci. As expected, PCR was unable to assign serotype in some cases, and some serotype results were insufficiently discriminatory. Following sequencing, 86.3% (404/468) of isolates were concordant with the Quellung serotyping. Discrepant analyses are underway. An algorithm based on PCR and sequencing, or next-generation sequencing alone, shows much promise for serotyping of S. pneumoniae. However, discrepant results were noted, suggesting either our current understanding of genetic signatures conferring serotype-specificity might not be complete, or the Quellung reaction results were incorrect. Accurate methods for serotyping are essential to monitor the impact of pneumococcal vaccines, and understand the epidemiology of S. pneumoniae diseases. S. A. McNeil, GSK: Grant Investigator, Research grant. Pfizer: Grant Investigator, Research grant. Merck: Collaborator and Consultant, Contract clinical trials and Speaker honorarium. Novartis: Collaborator, Contract clinical trials. Sanofi Pasteur: Collaborator, Contract clinical trials.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,283 · 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'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

Citations0
Publié2018
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