[Whole cell protein profiling characterization of Corynebacterium diphtheriae clinical isolates collected from various infections].
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Corynebacterium diphtheriae can cause various infections such as diphtheria, wound infections, septic arthritis, bacteraemia and endocarditis. Different virulence properties of the isolates might be related to different virulence factors expressed by the isolates. The objective of this study was to explore whether whole cell protein profiling might be useful in prediction of pathogenic properties of C. diphtheriae isolates. METHODS: C. disphtheriae isolates collected from diphtheria, invasive and local infections and from asymptomatic carriers in Poland, France, New Caledonia and Canada in 1950-2014 were investigated using whole cell protein profile analysis. RESULTS: All the examined isolates were divided into two clades: A and B with similarity about 47%, but clade B was represented by only one isolate. The clade A was divided in two subclades A.I NS .II with similarity 53,2% and then into four groups: A.Ia, A.Ib, A.Ic and A.Id. The comparative analysis did not distinguish clearly toxigenic and nontoxigenic isolates as well as invasive and noninvasive isolates. CONCLUSIONS: Whole cell protein profile analysis of C. diphtheria exhibits good concordance with other genotyping methods but this method is not able to distinguish clearly invasive from non-invasive isolates.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».