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Enregistrement W3175980964 · doi:10.30699/mmlj17.4.1.5

Genotype and subtype analyses of Cryptosporidium isolate from humans by gp60 PCR-RLFP in Zabol, Southeast of Iran

2021· article· en· W3175980964 sur OpenAlexvenueno aff
Mansour Dabirzadeh, Habibeh Mohammadian, Hakim Azizi, Mahdi Khoshsima Shahreki

Notice bibliographique

RevueModern Medical Laboratory Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasitic Infections and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCryptosporidiumGenotypeBiologyFecesVirologyVeterinary medicineMicrobiologyGeneticsGeneMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cryptosporidium parasite is a cause of diarrhea in humans and other cold and endotherm animals that have been widely distributed throughout the world.This study aimed to determine the genetic diversity of Cryptosporidium in children with diarrhea using the GP60 gene by Polymerase Chain Reaction Restriction Fragment Length Polymorphism (PCR-RFLP) method.In this study, stool specimens were collected from 182 children with diarrhea referring to Zabol hospitals.By direct observing the direct wet smear, Sheather's Sugar Flotation Solution, and Ziehl-Neelsen staining, examinations were conducted to identify the parasite, eventually, on DNA Extracted from isolates, PCR-RFLP was performed.From the total of samples of 182 stool specimens, 27 isolates were diagnosed infected with Cryptosporidium using the Ziehl-Neelsen staining method, of which 17 isolates were from Cryptosporidium parvum and 10 isolates from Cryptosporidium hominis using molecular examinations.Both human and cattle genotypes of Cryptosporidium can be seen in children with diarrhea.However, given that the dominant species are Cryptosporidium parvum, the zoonotic transmission is more common than human transmission, and contact with livestock is considered as the most important source of human contamination.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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