Detection of non-pathogenic and pathogenic populations of Vibrio parahaemolyticus in various samples by the conventional, quantitative and droplet digital PCRs
Notice bibliographique
Résumé
In this study, three generations of polymerase chain reaction (PCR) assays: (i) conventional PCR, (ii) qPCR and (iii) droplet digital PCR (ddPCR), were systematically tested for their abilities to detect non-pathogenic and pathogenic populations of Vibrio parahaemolyticus. The limit of detection (LOD) for the ddPCR was 1.1 pg/µL of purified DNA, followed by the qPCR (5.6 pg/µL) and the conventional PCR (8.8 pg/µL). Regarding the LOD for V. parahaemolyticus cells, the ddPCR assay was able to detect 29 cells, followed by the conventional PCR assay (58 cells) and the qPCR assay (115 cells). Regarding the sensitivities to detect this pathogen from PCR inhibition prone samples (naturally contaminated mussels), the ddPCR assay significantly outperformed the conventional PCR and qPCR. The ddPCR assay was able to consistently detect non-pathogenic and pathogenic populations of V. parahaemolyticus from naturally contaminated mussels, indicating its tolerance to various PCR inhibitors. This study also revealed the significant difference between conventional PCR and qPCR. The conventional PCR assay showed significantly greater sensitivity than that of the qPCR assay in detecting V. parahaemolyticus in crude samples, whereas the qPCR assay showed better sensitivity in detecting the presence of V. parahaemolyticus in purified DNA samples.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».