Comprehensive genomic analysis of the potential limitations of several published PCR primers targeting <i>prfA</i>-virulence gene cluster in <i>Listeria</i> species
Notice bibliographique
Résumé
Polymerase chain reaction (PCR) is commonly used to detect Listeria monocytogenes, foodborne pathogen. This study conducted in silico genomic analysis to investigate the specificity and binding efficacy of four published pairs of PCR primers targeting Listeria prfA-virulence gene cluster (pVGC) based on Listeria sequences available. We first performed comprehensive genomic analyses of the pVGC, the main pathogenicity island in Listeria spp. In total, 2961 prfA, 642 plcB, 629 mpl, and 1181 hlyA gene sequences were retrieved from the NCBI database. Multiple sequence alignments and phylogenetic trees were generated using unique (non-identical or not-shared) sequences of each represented genes, targeting four pairs of PCR primers published previously, namely 202 prfA, 82 plcB, 150 mpl, and 176 hlyA unique gene sequences. Only the hlyA gene showed strong (over 94%) primer mapping results, while prfA, plcB, and mpl genes showed weak (<50%) matching results. In addition, nucleotide variations were observed at the 3' end of the primers, indicating non-binding to the targets could potentially cause false-negative results. Thus, we propose designing degenerate primers or multiple PCR primers based on as many isolates as possible to minimize the false-negative risk and reach the aim of low tolerable limits of detection.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».