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Enregistrement W3094474437 · doi:10.14745/ccdr.v46i10a04

Matrix-assisted laser desorption/ionization timeof-flight mass spectrometry-based identification of security-sensitive bacteria: Considerations for Canadian Bruker users

2020· article· en· W3094474437 sur OpenAlexafffundvenueabout
Kym Antonation, Dobryan M. Tracz, Ashley Dreger, Cindi R. Corbett

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMass spectrometryIdentification (biology)Matrix-assisted laser desorption/ionizationChemistryMatrix (chemical analysis)ChromatographyComputational biologyComputer scienceDesorptionBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight (MALDI-TOF) mass spectrometry (MS) systems for bacterial identification has rapidly become a front line tool for diagnostic laboratories, superseding classical microbiological methods that previously triggered the identification of higher risk pathogens. Unknown Risk Group 3 isolates have been misidentified as less pathogenic species due to spectral library availability, content and quality. Consequently, exposure to higher risk pathogens has been reported within Canadian laboratory staff following the implementation of MALDI-TOF MS. This overview aims to communicate the potential risk to laboratory staff of inaccurate identification of security-sensitive biological agents (SSBA) bacteria and to provide suggestions to mitigate. METHODS: Cultures were manipulated in a Biosafety Level 3 laboratory, prepared for MALDI-TOF MS analysis via full chemical extraction and analysed on a Bruker Microflex LT instrument. Data were analyzed with Biotyper software; comparing raw spectra against MS profiles in three libraries: Bruker Taxonomy; Bruker Security-Restricted; and National Microbiology Laboratory (NML) SSBA libraries. Four years of Bruker MALDI-TOF MS data acquired in-house were reviewed. RESULTS: In general, the Bruker MS spectral libraries were less successful in identifying the SSBA bacteria. More successful was the NML library. For example, using a high score cut-off (greater than 2.0), the Bruker SR library was unable to identify 52.8% of our Risk Group 3 agents and near neighbours to the species-level with confidence, whereas the custom NML library was unable to identify only 20.3% of the samples. CONCLUSION: The last four years of data demonstrated both the importance of library selection and the limitations of the various spectral libraries. Enhanced standard operating procedures are advised to reduce laboratory exposure to SSBAs when using MALDI-TOF MS as a front line identification tool.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil0,879

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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