A novel real-time PCR assay panel for detection of common respiratory pathogens in a convenient, strip-tube array format
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».