Duplex PCR Methods for the Molecular Detection of <i>Escherichia fergusonii</i> Isolates from Broiler Chickens
Notice bibliographique
Résumé
Escherichia fergusonii is an emerging pathogen that has been isolated from a wide range of infections in animals and humans. Primers targeting specific genes, including yliE (encoding a conserved hypothetical protein of the cellulose synthase and regulator of cellulose synthase island), EFER_1569 (encoding a hypothetical protein, putative transcriptional activator for multiple antibiotic resistance), and EFER_3126 (encoding a putative triphosphoribosyl-dephospho-coenzyme A [CoA]), were designed for the detection of E. fergusonii by conventional and real-time PCR methods. Primers were screened by in silico PCR against 489 bacterial genomic sequences and by both PCR methods on 55 reference and field strains. Both methods were specific and sensitive for E. fergusonii, showing amplification only for this bacterium. Conventional PCR required a minimum bacterial concentration of approximately 10(2) CFU/ml, while real-time PCR required a minimum of 0.3 pg of DNA for consistent detection. Standard curves showed an efficiency of 98.5%, with an R(2) value of 0.99 for the real-time PCR assay. Cecal and cloacal contents from 580 chickens were sampled from broiler farms located in the Fraser Valley (British Columbia, Canada). Presumptive E. fergusonii isolates were recovered by enrichment and plating on differential and selective media. Of 301 total presumptive isolates, 140 (46.5%) were identified as E. fergusonii by biochemical profiling with the API 20E system and 268 (89.0%) using PCR methods. E. fergusonii detection directly from cecal and cloacal samples without preenrichment was achieved with both PCR methods. Hence, the PCR methods developed in this work significantly improve the detection of E. fergusonii.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».