Molecular Detection of Non-O157 Shiga Toxin-Producing Escherichia coli (STEC) Directly from Stool Using Multiplex qPCR Assays
Notice bibliographique
Résumé
Non-O157 Shiga toxin-producing E. coli (STEC) can cause outbreaks that have great economic and health impact. Since the implementation of STEC screening in Alberta in 2018, it is also essential to have a molecular serotyping method with faster turnaround time for cluster identification and surveillance purposes. This study sought to perform molecular serotyping of the top six non-O157 (O26, O45, O103, O111, O121 and O145) STEC serotypes directly from stools and enrichment broths compared to conventional methods on isolates. Multiplex, serotyping qPCR assays were used to determine sensitivity and specificity of the top six non-O157 STEC serotypes. Sensitivity and specificity were assessed for both singleplex and multiplex qPCR assays for comparison of the top six serotypes. Blinded stool specimens (n = 116) or broth samples (n = 482) submitted from frontline microbiology laboratories for STEC investigation were analyzed by qPCR. Both singleplex and multiplex assays were comparable, and we observed 100% specificity with a limit of detection of 100 colony-forming units per mL. Direct molecular serotyping from stool specimens mostly correlated (88%) with conventional serotyping of the cultured isolate. In cases of discordant serotypes, the top six non-O157 STEC mixed infections were identified and confirmed by culture and conventional serotyping. Detection of non-O157 STEC can be done directly from stool specimens using multiplex PCR assays with the ability to identify mixed infections, which would otherwise remain undetected by conventional serotyping of a single colony. This method can be easily implemented into a frontline diagnostic laboratory to enhance surveillance of non-O157 STEC, as more frontline microbiology laboratories move to culture independent assays.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».