Characteristics of Clinical Shiga Toxin-Producing<i>Escherichia coli</i>Isolated from British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) are significant public health threats. Although STEC O157 are recognized foodborne pathogens, non-O157 STEC are also important causes of human disease. We characterized 10 O157:H7 and 15 non-O157 clinical STEC derived from British Columbia (BC). Eae, hlyA, and stx were more frequently observed in STEC O157, and 80 and 100% of isolates possessed stx₁ and stx₂, respectively. In contrast, stx₁ and stx₂ occurred in 80 and 40% of non-O157 STEC, respectively. Comparative genomic fingerprinting (CGF) revealed three distinct clusters (C). STEC O157 was identified as lineage I (LI; LSPA-6 111111) and clustered as a single group (C1). The cdi gene previously observed only in LII was seen in two LI O157 isolates. CGF C2 strains consisted of diverse non-O157 STEC while C3 included only O103:H25, O118, and O165 serogroup isolates. With the exception of O121 and O165 isolates which were similar in virulence gene complement to STEC O157, C1 O157 STEC produced more Stx2 than non-O157 STEC. Antimicrobial resistance (AMR) screening revealed resistance or reduced sensitivity in all strains, with higher levels occurring in non-O157 STEC. One STEC O157 isolate possessed a mobile bla(CMY-2) gene transferrable across genre via conjugation.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».