Deciphering a cryptic minefield: A guide to Cryptosporidium gp60 subtyping
Notice bibliographique
Résumé
For 25 years, analysis of the gp60 gene has been the cornerstone of Cryptosporidium subtyping, particularly for Cryptosporidium hominis and Cryptosporidium parvum , during population-based and epidemiological studies. This gene, which encodes a 60 kDa glycoprotein, is highly polymorphic with several variable features that make it particularly useful for differentiating within Cryptosporidium species. However, while this variability has proven useful for subtyping, it has on occasion resulted in alternative interpretations, and descriptions of novel and unusual features have been added to the nomenclature system, resulting in inconsistency and confusion. The components of the gp60 gene sequence used in the nomenclature that are discussed here include “R” repeats, “r” repeats, alphabetical suffixes, “variant” designations, and the use of the Greek alphabet as a family designation. As the subtyping scheme has expanded over the years, its application to different Cryptosporidium species has also made the scheme more complex. For example, key features may be absent, such as the typical TCA/TCG/TCT serine microsatellite that forms a major part of the nomenclature in C. hominis and C. parvum . As is to be expected in such a variable gene, different primer sets have been developed for the amplification of the gp60 in various species and these have been collated. Here we bring together all the current components of gp60 , including a guide to the nomenclature in various species, software to assist in analysing sequences, and links to useful reference resources with an aim to promote standardisation of this subtyping tool. • Provision of recommended, standardised rules for gp60 nomenclature. • Description of features underlying the nomenclature in different Cryptosporidium spp. • Pitfalls and historical alternative interpretations are highlighted. • Resources to assist the community in gp60 subtyping.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».