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Enregistrement W2898145794 · doi:10.1101/455568

A novel real-time PCR assay panel for detection of common respiratory pathogens in a convenient, strip-tube array format

2018· preprint· en· W2898145794 sur OpenAlexaff
Mohammad R. Hasan, Hassan Al Mana, Virginia A. Young, Patrick Tang, Eva Thomas, Rusung Tan, Peter Tilley

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaChildren's & Women's Health Centre of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiplexMultiplex polymerase chain reactionPrimer (cosmetics)Molecular diagnosticsTube (container)ChromatographyNucleic acidPipettePolymerase chain reactionBiologyChemistryMaterials scienceBioinformaticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Commercial multiplex assays, built on different chemistries and platforms are widely available for simultaneous detection of pathogens that cause respiratory infections. However, these tests are often difficult to implement in a resource limited setting because of high cost. In this study, we developed and validated a method for simultaneous testing of common respiratory pathogens (Respanel) by real-time PCR in a convenient, strip-tube array format. Primers and probes for sixteen PCR assays were selected from the literature or newly designed. Following optimization of individual PCR assays, strip-tube arrays were prepared by dispensing primer-probe mixes (PPM) into two sets of 8-tube strips. Nucleic acid extracts from specimens were mixed with PCR master mix, and dispensed column-wise into 2X8-wells of a 96-well plate. PPMs from strip-tubes were then added to the wells using a multichannel pipette for real-time PCR. Individual PCR assays were optimized using previously known specimens (n=397) with 91%-100% concordance with culture, DFA or PCR results. Respanel was then tested in a routine manner at two different sites using specimens (n=147) previously tested by Qiagen Resplex I&II or Fast-Track Diagnostics Respiratory Pathogens 21 assays. The sensitivity, specificity and accuracy of Respanel were 94%, 95% and 95%, respectively, against Resplex and 88%, 100% and 99%, respectively, against FTDRP21. Respanel detected 48% more pathogens ( p <0.05) than Resplex but the rate of pathogen detection was not significantly different from FTDRP21. Respanel is a convenient and inexpensive assay that is more sensitive than Resplex and comparable to FTDRP21 for the detection of common respiratory pathogens.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,245 · 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
GenreMéthodes

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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