MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3018032566 · doi:10.3389/fvets.2020.00208

A Sensitive and Accurate Recombinase Polymerase Amplification Assay for Detection of the Primary Bacterial Pathogens Causing Bovine Respiratory Disease

2020· article· en· W3018032566 sur OpenAlexafffund
Cheyenne C. Conrad, Rana Daher, Kim Stanford, Kingsley K. Amoako, Maurice Boissinot, Michel G. Bergeron, Trevor W. Alexander, Shaun R. Cook, Brenda Ralston, Rahat Zaheer, Yan D. Niu, Tim A. McAllister

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMicrobial infections and disease research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversité LavalAgriculture Food and Rural DevelopmentCanadian Food Inspection AgencyAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAlberta Livestock and Meat AgencyAlberta Beef Producers
Mots-clésRecombinase Polymerase AmplificationBovine respiratory diseasePolymerase chain reactionBiologyRecombinaseMicrobiologyVirologyGeneticsGeneRecombination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid and accurate diagnosis of bovine respiratory disease (BRD) presents a substantial challenge to the North American cattle industry. Here we utilize recombinase polymerase amplification (RPA), a fast and sensitive isothermal DNA-based technology for the detection of four BRD pathogens (Mannheimia haemolytica, Pasteurella multocida, Histophilus somni, Mycoplasma bovis), genes coding antimicrobial resistance (AMR) and integrative conjugative elements (ICE) which can harbour AMR genes. Eleven RPA assays were designed and validated including: a) one conventional species-specific multiplex assay targeting the 4 BRD pathogens, b) two species-specific real-time multiplex RPA assays targeting M. haemolytica/M. bovis and P. multocida/H. somni, respectively with a novel competitive internal amplification control, c) seven conventional assays targeting AMR genes (tetH, tetR, msrE, mphE, sul2, floR, erm42), and d) one real-time assay targeting ICE. Each real-time RPA assay was tested on 100 deep nasopharyngeal swabs (DNPS) collected from feedlot cattle previously assessed for targets using either culture methods and/or polymerase chain reaction (PCR) verification (TC-PCR). The developed RPA assays enabled sensitive and accurate identification of BRD agents and AMR/ICE genes directly from DNPS, in a shorter period than TC-PCR, showing considerable promise as a tool for point-of-care diagnosis of BRD.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,243 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Veterinary ScienceMême sujetMicrobial infections and disease researchTravaux en français237 207