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Enregistrement W4237852704 · doi:10.1016/s0255-0857(21)02224-6

GENETIC DIVERSITY OF PATHOGENIC MICROORGANISMS AND ITS MEDICAL AND PUBLIC HEALTH SIGNIFICANCE

2007· article· en· W4237852704 sur OpenAlexaff
Jugsharan Singh Virdi, Pooja Gulati, Madhukar Pai

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Medical Microbiology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueYersinia bacterium, plague, ectoparasites research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroorganismDiversity (politics)Genetic diversityPublic healthBiologyMicrobiologyGeneticsEnvironmental healthMedicinePolitical scienceBacteriaNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

*JS Virdi, P Gulati, M Pai In the last decade or so, significant amounts of data have of genetic diversity data has been the development of been generated on genetic diversity of a number of pathogens. diagnostics, therapeutics and vaccines. Poorly understood This has been accomplished largely due to the development diversity of a pathogen can lead to development of of genotyping techniques such as multilocus enzyme diagnostics that cannot detect the entire set of pathogen electrophoresis, restriction fragment length polymorphism, genotypes causing a particular disease. For example, the random amplified polymorphic DNA, pulse field gel discovery of highly divergent strains of human electrophoresis, repetitive sequence-based polymerase chain immunodeficiency virus (HIV) that were not reliably detected reaction, multilocus sequence typing and DNA sequencing. by a number of commonly used diagnostic kits emphasized Why is the study of genetic diversity important and what can the need for studies to type HIV variants. Another example is it contribute to medicine and public health? Several the development of new tests for the detection of tuberculosis observations of both fundamental and applied nature have infection. Comparative genomics has allowed the identification been gleaned from studies on diversity. Thanks to these of genomic segments (e.g., region of difference (RD1)) that studies, we now understand that although pathogenic are present in Mycobacterium tuberculosis but deleted from microbes constitute a small proportion of all microbial species, Mycobacterium bovis BCG sub-strains. Antigens encoded by many are characterized by high genetic diversity. For example such regions (e.g., ESAT-6) are currently being used in novel, organisms such as the HIV and influenza virus mutate blood-based interferon-gamma assays and these assays have extensively and pose major challenges to disease control. been shown to be more specific than the tuberculin skin test.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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