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Bibliographic record
Abstract
muita fé em Deus, que um dia você chega lá.De alguma maneira você chega lá!" Ayrton Senna.RESUMO CASTRO, J.F.P. Padronização da PCR em Tempo Real (qPCR) para diagnóstico de tuberculose bovina a partir de amostras de lesões sugestivas colhidas em abatedouros.2022.40 f.Dissertação (Mestrado em Ciências) -Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022.Para dar agilidade ao processo de diagnóstico direto da tuberculose bovina em lesões de carcaças condenadas pela doença em abatedouros, principal mecanismo de revelação de focos em Sistema de Vigilância (SV), duas técnicas de qPCR para detecção do agente diretamente do homogeneizado das lesões foram padronizadas e comparadas ao isolamento e identificação do M. bovis, considerada o padrão ouro.Assim, 167 amostras de lesões de carcaças condenadas por tuberculose, colhidas pelos Serviços de Inspeção de abatedouros dos estados de Mato Grosso e Santa Catarina foram homogeneizadas e submetidas ao isolamento e identificação do M. bovis, à qPCR IS1081 e à qPCR RD4.Os resultados de ambas qPCR mostraram-se fortemente associados aos do isolamento e identificação do M. bovis (p < 0,01), com índice de concordância de 0,58 (moderada).Quando comparadas entre si, ambas qPCR exibiram resultados fortemente associados (p < 0,01), com índice de concordância de 0,89 (forte).A Sensibilidade e a Especificidade da qPCR IS1081 foram de = 0,80 [0,69; 0,88] e 0,79 [0,71; 0,86].Para a qPCR RD4 esses mesmos valores foram de 0,74 [0,62; 0,83] e = 0,84 [0,76; 0,90].As estimativas da Sensibilidade e a Especificidade da qPCR RD4, específica para M. bovis, adotando como padrão ouro os resultados em paralelo dos outros dois métodos, foram de 0,74 [0,64; 0,83] e 1,00 [0,96; 1,00].Em conclusão, os resultados obtidos para as duas qPCR foram equivalentes e a qPCR RD4 tem potencial para substituir a bacteriologia clássica, com vantagens operacionais, nas ações de detecção de focos de bTb no âmbito do SV para a doença.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".