Comparative analysis of virulence determinants and mass spectral profiles of Finnish and Lithuanian endodontic <i>Enterococcus faecalis</i> isolates
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Putative virulence factors of Enterococcus faecalis have been proposed by several workers and, by analogy, these have been linked to strains of endodontic origin. However, their distribution within the cell population is unknown. In the present study, isolates were taken from the dental root canals of two defined human populations, Lithuanian and Finnish, and examined for a range of virulence properties. In addition, surface-associated molecules and intracellular proteins were compared using matrix-assisted laser desorption-ionization/mass spectrometry (MALDI-TOF-MS) and ProteinChip capture/MS (SELDI-TOF-MS), respectively. METHODS: Twenty-three Lithuanian and 35 Finnish dental root canal isolates were included. The esp, gelE, ace and efaA genes were detected by polymerase chain reaction, and cytolysin and gelatinase phenotypes were determined by hydrolysis of horse blood agar and gelatine agar, respectively. Protein extracts and surface-associated molecules of whole cells were analysed by SELDI-TOF-MS and MALDI-TOF-MS, respectively. RESULTS: Presence of esp (n = 15), cytolysin (n = 9), ace (n = 55) and efaA (n = 58) was not statistically different in the two samples, whereas gelE and gelatinase production was detected more frequently in the Finnish material (chi-squared, P < 0.01). Analysis of protein profiles by SELDI-TOF-MS showed clustering of cytolysin-producing strains, whereas MALDI-TOF-MS generated profiles that clustered according to the samples' origin and, furthermore, to atypical quinupristin-dalfopristin susceptibility. CONCLUSION: A high prevalence of virulence factors was demonstrated in both population types. SELDI-TOF-MS and MALDI-TOF-MS proved useful in distinguishing between different E. faecalis phenotypes and they may be useful technologies for elucidating the eco-distribution of E. faecalis in humans.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».