Clinical Metagenomics Is Increasingly Accurate and Affordable to Detect Enteric Bacterial Pathogens in Stool
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
Stool culture is the gold standard method to diagnose enteric bacterial infections; however, many clinical laboratories are transitioning to syndromic multiplex PCR panels. PCR is rapid, accurate, and affordable, yet does not yield subtyping information critical for foodborne disease surveillance. A metagenomics-based stool testing approach could simultaneously provide diagnostic and public health information. Here, we evaluated shotgun metagenomics to assess the detection of common enteric bacterial pathogens in stool. We sequenced 304 stool specimens from 285 patients alongside routine diagnostic testing for Salmonella spp., Campylobacter spp., Shigella spp., and shiga-toxin producing Escherichia coli. Five analytical approaches were assessed for pathogen detection: microbiome profiling, Kraken2, MetaPhlAn, SRST2, and KAT-SECT. Among analysis tools and databases compared, KAT-SECT analysis provided the best sensitivity and specificity for all pathogens tested compared to culture (91.2% and 96.2%, respectively). Where metagenomics detected a pathogen in culture-negative specimens, standard PCR was positive 85% of the time. The cost of metagenomics is approaching the current combined cost of PCR, reflex culture, and whole genome sequencing for pathogen detection and subtyping. As cost, speed, and analytics for single-approach metagenomics improve, it may be more routinely applied in clinical and public health laboratories.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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