Comparison of five rep-PCR genomic fingerprinting methods for differentiation ofâ fecal<i>Escherichia coli</i>from humans, poultry and wild birds
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The development of a methodology to identify the origin of fecal pollution is important both for assessing the degree of risk posed to public health and for developing strategies to mitigate the environmental loading of pathogens associated with waterborne disease transmission. Five rep-PCR genomic fingerprinting methods, such as rep-PCR, enterobacterial repetitive intergenic consensus (ERIC)-PCR, ERIC2-PCR, BOX-PCR and (GTG)(5)-PCR, were assessed for their potential in differentiation of 232 fecal Escherichia coli isolates obtained from humans, poultry (chicken, duck and turkey) and wild birds (Canada goose and gull). Based on the results of cluster analysis and discriminant function analysis, (GTG)(5)-PCR was found to be the most suitable method for molecular typing of fecal E. coli, followed by BOX-PCR, REP-PCR, ERIC-PCR and ERIC2-PCR. A discriminant function analysis of (GTG)(5)-PCR fingerprints showed that 94.1%, 79.8%, 80.5%, 74.4%, 86.7% and 88.6% of turkey, chicken, duck, Canada goose, gull and human E. coli isolates were classified into the correct host group, respectively. Subsequently, (GTG)(5)-PCR was tested for its ability to track the origin of 113 environmental E. coli isolated from natural pond water. In conclusion, the (GTG)(5)-PCR genomic fingerprinting method can be considered as a promising genotypic tool for epidemiological surveillance of fecal pollution in aquatic environments.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle