An improved DNA array-based classification method for the identification of Salmonella serotypes shows high concordance between traditional and genotypic testing
Notice bibliographique
Résumé
Previously we developed and tested the Salmonella GenoSerotyping Array (SGSA), which utilized oligonucleotide probes for O- and H- antigen biomarkers to perform accurate molecular serotyping of 57 Salmonella serotypes. Here we describe the development and validation of the ISO 17025 accredited second version of the SGSA (SGSA v. 2) with reliable and unambiguous molecular serotyping results for 112 serotypes of Salmonella which were verified both in silico and in vitro. Improvements included an expansion of the probe sets along with a new classifier tool for prediction of individual antigens and overall serotype from the array probe intensity results. The array classifier and probe sequences were validated in silico to high concordance using 36,153 draft genomes of diverse Salmonella serotypes assembled from public repositories. We obtained correct and unambiguous serotype assignments for 31,924 (88.30%) of the tested samples and a further 3,916 (10.83%) had fully concordant antigen predictions but could not be assigned to a single serotype. The SGSA v. 2 can directly use bacterial colonies with a limit of detection of 860 CFU/mL or purified DNA template at a concentration of 1.0 x 10-1 ng/μl. The SGSA v. 2 was also validated in the wet laboratory and certified using panel of 406 samples representing 185 different serotypes with correct antigen and serotype determinations for 60.89% of the panel and 18.31% correctly identified but an ambiguous overall serotype determination.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».