Inter‐Laboratory Comparison of <scp>qPCR</scp> Assays for <scp><i>Piscirickettsia salmonis</i></scp> in Atlantic Salmon (<scp><i>Salmo salar</i></scp> L.) in 11 Chilean Laboratories
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Real‐time PCR (qPCR) testing is an essential component of early detection surveillance systems for Piscirickettsia salmonis infection in Atlantic salmon farms in Chile. Currently, all 11 laboratories in the authorised diagnostic laboratory network use assays based on published protocols. Compared with other P. salmonis qPCR assays, these assays have the advantage of targeting two different genes, that is, the 16S ribosomal gene and the internal transcribed spacer (ITS), potentially allowing for higher diagnostic accuracy. However, variation and lack of harmonisation of qPCR testing systems (e.g., primers/probe, RNA/DNA as target, extraction methods, etc.) may contribute to among‐laboratory variation in qPCR results and an increased frequency of false‐negative and false‐positive results. The purpose of the ring trial reported herein was to compare qPCR results from 11 laboratories in Chile routinely testing Atlantic salmon for P. salmonis as part of a national control program. The panel of 14 samples included duplicates of three concentrations of P. salmonis in a homogenised head kidney, LF89 and EM90 bacteria and two negative controls (blank and a suspension of Flavobacterium psychrophilum ). The sample order was randomised across labs, samples were tested blinded and analysed without knowledge of the source lab. Of the laboratories, 8 (72.7%) had at least one incorrect result out of 14 tested samples. Low‐concentration samples ( C t of about 30) were more often incorrectly classified by reverse transcription‐qPCR (RT‐qPCR) (3/6 labs) than by qPCR (0/5). Six (54.5%) labs had at least one false‐positive result indicating that cross‐contamination was likely during sample processing. Affected laboratories are advised to conduct internal investigations to confirm the causes of false‐positive results and recommendations for design and implementation of future ring trials are discussed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».