Identification of Virulence Genes Linked with Diarrhea Due to Atypical Enteropathogenic <i>Escherichia coli</i> by DNA Microarray Analysis and PCR
Notice bibliographique
Résumé
The role of atypical enteropathogenic Escherichia coli (EPEC) in childhood diarrhea is controversial. The aim of the present study was to search for genes linked with diarrhea in atypical EPEC strains from a case-control study among Norwegian children. Using DNA microarray analysis, genomic DNAs from strains isolated from children with (n = 37) and without (n = 20) diarrhea were hybridized against 242 different oligonucleotide probes specific for 182 virulence genes or markers from all known E. coli pathotypes. PCR was performed to test the strains for seven putative virulence genes not included in the microarray panel. The OI-122 gene efa1/lifA was the gene with the strongest statistical association with diarrhea (P = 0.0008). Other OI-122 genes (set/ent, nleB, and nleE) and genes with other locations (lpfA, paa, ehxA, and ureD) were also associated with diarrheal disease. The phylogenetic marker gene yjaA was negatively associated with diarrhea (P = 0.0004). Atypical EPEC strains could be classified in two main virulence groups based on their content of OI-122, lpfA, and yjaA genes. Among children with diarrhea, atypical EPEC isolates belonging to virulence group I (OI-122 and lpfA positive, yjaA negative) were the most common, while the majority of isolates from healthy children were classified as virulence group II strains (OI-122 negative, lpfA and yjaA positive; P < 0.001). In conclusion, using DNA microarray analysis to determine the virulence gene profile of atypical EPEC isolates, several genes were found to be significantly associated with diarrhea. Based on their composition of virulence genes, the majority of strains could be classified in two virulence groups, of which one was seen mainly in children with diarrhea.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».