Virulence properties and antimicrobial susceptibility of Shiga toxin-producing Escherichia coli strains isolated from healthy cattle from Paraná State, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
The presence of Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) strains in feces samples of cattle was determined using the cytotoxicity assay on Vero cells and a screening PCR system to detect stx genes. The STEC isolates were serotyped, tested for antimicrobial susceptibility, and analyzed for virulence genes using multiplex PCR. The verocytotoxin-producing E. coli - reverse passive latex agglutination (VTEC-RPLA) assay was also used to detect Shiga toxin production. The frequency of cattle shedding STEC was 36%. The isolates belonged to 33 different serotypes, of which O10:H42, O98:H41, and O159:H21 had not previously been associated with STEC. The most frequent serotypes were ONT:H7 (10%), O22:H8 (7%), O22:H16 (7%), and ONT:H21 (7%). Most of the strains (96%) were susceptible to all antimicrobial agents tested. Shiga toxin was detected by the VTEC-RPLA assay in most (89%) of the STEC strains. The frequency of virulence markers was as follows: stx1, 10%; stx2, 43%; stx1 plus stx2, 47%; ehxA, 44%; eae, 1%; and saa, 38%. Several strains belong to serotypes associated with human disease, and most of them carried a stx2-type gene, suggesting that they represent a risk to human health. The screening PCR assay showed fewer false-negative results for STEC than the Vero-cell assay and is suitable for laboratory routine.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».