Pseudomonas aeruginosa isolates from dental unit waterlines can be divided in two distinct groups, including one displaying phenotypes similar to isolates from cystic fibrosis patients
Notice bibliographique
Résumé
Pseudomonas aeruginosa displays broad genetic diversity, giving it an astonishing capacity to adapt to a variety of environments and to infect a wide range of hosts. While many P. aeruginosa isolates of various origins have been analyzed, isolates from cystic fibrosis (CF) patients have received the most attention. Less is known about the genetic and phenotypic diversity of P. aeruginosa isolates that colonize other environments where flourishing biofilms can be found. In the present study, 29 P. aeruginosa isolates from dental unit waterlines and CF patients were collected and their genetic and phenotypes profiles were compared to determine whether environmental and clinical isolates are related. The isolates were first classified using the random amplified polymorphic DNA method. This made it possible to distribute the isolates into one clinical cluster and two environmental clusters. The isolates in the environmental cluster that were genetically closer to the clinical cluster also displayed phenotypes similar to the clinical isolates. The isolates from the second environmental cluster displayed opposite phenotypes, particularly an increased capacity to form biofilms. The isolates in this cluster were also the only ones harboring genes that encoded specific epimerases involved in the synthesis of lipopolysaccharides, which could explain their increased ability to form biofilms. In conclusion, the isolates from the dental unit waterlines could be distributed into two clusters, with some of the environmental isolates resembled the clinical isolates.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».