Development and evaluation of quadruplex droplet digital PCR assay for rapid detection of molecular markers associated with macrocyclic lactone resistance and susceptibility in Dirofilaria immitis
Notice bibliographique
Résumé
Due to climate change and human interventions, there has been an increase in D. immitis infections, underscoring the necessity for monitoring the spread and extent of resistance. In our prior research, we introduced a rapid test utilizing four predominant SNP markers at loci 15709 (SNP1), 30575 (SNP2), 21554 (SNP3), and 9400 (SNP7) linked to ML resistance. Our findings highlighted SNP1 and SNP2 as potent predictive markers, offering suitability for the rapid detection and monitoring of drug resistance. Therefore, we developed a cost-effective test using droplet digital PCR (ddPCR) technology to perform a quadruplex assay to assess alternate allele frequency. Our assay can identify both SNP1 and SNP2 wildtype and mutant targets in a single sample. We tested the performance of our 4-plex assay on 8 laboratory-maintained isolates, including Missouri (MO), Berkeley, JYD-34, Metairie-2014, Yazoo-2013, GA-2, GA-3, and Big Head, and further validated the sensitivity using clinical isolates from the United States. Our assay demonstrated consistent results compared to the standard MiSeq sequencing and ddPCR duplex assay. Notably, we showcased the utility of ddPCR for direct genotyping of D. immitis infected whole blood from two well-characterized isolates, MO and JYD-34. This approach streamlined the assay workflow and lowered costs, thus enhancing affordability for larger genotyping studies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».