Fast and Accurate Bacterial Species Identification in Urine Specimens Using LC-MS/MS Mass Spectrometry and Machine Learning*
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Fast identification of microbial species in clinical samples is essential to provide an appropriate antibiotherapy to the patient and reduce the prescription of broad-spectrum antimicrobials leading to antibioresistances. MALDI-TOF-MS technology has become a tool of choice for microbial identification but has several drawbacks: it requires a long step of bacterial culture before analysis (≥24 h), has a low specificity and is not quantitative. We developed a new strategy for identifying bacterial species in urine using specific LC-MS/MS peptidic signatures. In the first training step, libraries of peptides are obtained on pure bacterial colonies in DDA mode, their detection in urine is then verified in DIA mode, followed by the use of machine learning classifiers (NaiveBayes, BayesNet and Hoeffding tree) to define a peptidic signature to distinguish each bacterial species from the others. Then, in the second step, this signature is monitored in unknown urine samples using targeted proteomics. This method, allowing bacterial identification in less than 4 h, has been applied to fifteen species representing 84% of all Urinary Tract Infections. More than 31,000 peptides in 190 samples were quantified by DIA and classified by machine learning to determine an 82 peptides signature and build a prediction model. This signature was validated for its use in routine using Parallel Reaction Monitoring on two different instruments. Linearity and reproducibility of the method were demonstrated as well as its accuracy on donor specimens. Within 4h and without bacterial culture, our method was able to predict the predominant bacteria infecting a sample in 97% of cases and 100% above the standard threshold. This work demonstrates the efficiency of our method for the rapid and specific identification of the bacterial species causing UTI and could be extended in the future to other biological specimens and to bacteria having specific virulence or resistance factors.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle