Matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight MS for the accurate identification of Burkholderia cepacia complex and Burkholderia gladioli in the clinical microbiology laboratory
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
Introduction. Burkholderia cepacia complex (Bcc) bacteria, currently consisting of 23 closely related species, and Burkholderia gladioli , can cause serious and difficult-to-treat infections in people with cystic fibrosis. Identifying Burkholderia bacteria to the species level is considered important for understanding epidemiology and infection control, and predicting clinical outcomes. Matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight MS (MALDI-TOF) is a rapid method recently introduced in clinical laboratories for bacterial species-level identification. However, reports on the ability of MALDI-TOF to accurately identify Bcc to the species level are mixed. Aim. The aim of this project was to evaluate the accuracy of MALDI-TOF using the Biotyper and VITEK MS systems in identifying isolates from 22 different Bcc species and B. gladioli compared to recA gene sequencing, which is considered the current gold standard for Bcc. Methodology. To capture maximum intra-species variation, phylogenetic trees were constructed from concatenated multi-locus sequence typing alleles and clustered with a novel k-medoids approach. One hundred isolates representing 22 Bcc species, plus B. gladioli , were assessed for bacterial identifications using the two MALDI-TOF systems. Results. At the genus level, 100 and 97.0 % of isolates were confidently identified as Burkholderia by the Biotyper and VITEK MS systems, respectively; moreover, 26.0 and 67.0 % of the isolates were correctly identified to the species level, respectively. In many, but not all, cases of species misidentification or failed identification, a representative library for that species was lacking. Conclusion. Currently available MALDI-TOF systems frequently do not accurately identify Bcc bacteria to the species level.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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