Discriminating bovine mastitis pathogens by combining loop-mediated isothermal amplification and amplicon-binding split trehalase assay
Notice bibliographique
Résumé
Bovine mastitis is predominantly caused by intramammary infections with various Gram-positive and Gram-negative bacteria, requiring accurate pathogen identification for effective treatment and antimicrobial resistance prevention. Here, a novel diagnostic method was developed to detect mastitis pathogens in milk samples by combining loop-mediated isothermal amplification with a split enzyme biosensor whereby trehalase fragments were fused with a DNA-binding protein, SpoIIID. Three primer sets, LAMPstaph, LAMPstrep, and LAMPneg, harboring SpoIIID recognition sequences targeted Staphylococcus, Streptococcus , and Gram-negative pathogens, respectively. Limits of detection were determined for DNA extracted from bacterial culture and bacteria-spiked milk. The combined method detected as low as 2, 24, and 10 copies of genomic DNA of staphylococci, streptococci and Escherichia coli and 11 CFU/ml for milk spiked with Escherichia coli . Higher detection limits were observed for Gram-positive bacteria in spiked milk. When testing genomic DNA of 10 mastitis isolates at concentrations of 10 6 and 10 3 copies per reaction, no cross-reactivity was detected for LAMPstaph nor LAMPstrep, whereas the LAMPneg assay cross-reacted only with Corynebacterium sp. at the highest concentration. This combined method demonstrated the potential to distinguish mastitis pathogenic Gram types for a rapid decision of antimicrobial treatment without culturing.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».