Population and virulence factor dynamics in fecal<i>Escherichia coli</i>from healthy adults consuming weight control diets
Notice bibliographique
Résumé
Individual susceptibility to gastrointestinal infection is seen commonly in food poisoning outbreaks, but factors (such as diet) which may modulate this variability are understood poorly. Similarly, factors altering the population dynamics of enteric non-pathogenic Escherichia coli or of pathogenic E. coli containing toxin-signature DNA sequences in the colonic flora of healthy individuals are largely unknown. Feces were collected 4 times over a 12 week period from 41 healthy volunteer adults on a weight control diet (high or low in fiber). E. coli strains were examined by conventional culture followed by PCR for virulence genes stx1, stx2, eae and hlyA, and polymorphic beta-glucuronidase. Total E. coli counts ranged from undetectable to 8.75 log10 CFU/g feces and were unaffected by dietary fiber consumption or gender. Total E. coli counts were correlated positively with age (r = 0.401, P < 0.05). Fifty-eight percent (n = 24) of study individuals harboured more than 1 morph of beta-glucuronidase, indicating the presence of more than 1 strain of E. coli. Virulence genes were detected in 12 of 41 adults, comprising 10 stx1, 3 stx2, 3 eae, and 0 hlyA, but occurrence was not associated with diet, gender, or age. Factors influencing strain mobility over time did not appear to include diet or gender, while the positive relationship between total E. coli numbers and increasing age suggests that some older individuals are "more permissive" to mobile E. coli, including those with toxin genes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».