Volatile organic compound detection of Buruli ulcer disease: Headspace analysis of Mycobacterium ulcerans and used gauzes of Buruli-compatible ulcers
Notice bibliographique
Résumé
Diagnosing Buruli ulcer (BU) is complicated by limited access to the sensitive IS2404 qPCR. Experienced clinicians report a distinct odour of Buruli ulcers. We explored the potential of headspace analysis by thermal desorption-gas chromatography-mass spectrometry to detect volatile organic compounds (VOCs) from Mycobacterium ulcerans both in vitro and clinically. This study was conducted in two phases: a discovery and validation phase. During the discovery phase, VOCs that enable identification of M. ulcerans cultures were determined. During the validation phase, these VOCs were evaluated in clinical samples for which we used gauzes from patients with skin ulcerations in the Democratic Republic of Congo. Seven M. ulcerans headspace samples were compared with four from sterile growth medium and laboratory environmental air. The univariate analysis resulted in the selection of 24 retained VOC fragments and a perfect differentiation between cultures and controls. Sixteen of 24 fragments were identified, resulting in eleven unique compounds, mainly alkanes. Methylcyclohexane was the best performing compound. Based on these 24 fragments, headspace samples originating from gauzes of 50 open skin lesions (12 qPCR positive and 38 negative) were analysed and an AUC of 0.740 (95%-CI 0.583-0.897) was obtained. As this is an experimental study, future research has to confirm whether the identified compounds can serve as novel biomarkers.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».