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 106 and 103 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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».