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Enregistrement W2092245821 · doi:10.1139/cjm-2014-0835

Uncoupling between core genome and virulome in extraintestinal pathogenic <i>Escherichia coli</i>

2015· article· en· W2092245821 sur OpenAlexvenueno aff
Natalia Fernández-Romero, María Pilar Romero‐Gómez, Marta Mora-Rillo, Jesús Rodríguez‐Baño, Lorena López‐Cerero, Álvaro Pascual, Jesús Mingorance

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEscherichia coli research studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGeneticsGenomeGenetic diversityMultilocus sequence typingVirulenceWhole genome sequencingGenePyrosequencingTypingPopulationSingle-nucleotide polymorphismGenotypeEscherichia coliPolymerase chain reaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extraintestinal pathogenic Escherichia coli (ExPEC) are among the most frequently isolated bacterial pathogens in hospitals. They are considered opportunistic pathogens and are found mostly in urinary and bloodstream infections. They are genetically diverse, and many studies have sought associations between genotypes or virulence genes and infection site, severity, or outcome, with varied, often contradictory, results. To understand these difficulties, we have analyzed the diversity patterns in the core genomes and virulomes of more than 500 ExPEC isolates from 5 different collections. The core genome was analyzed using a multilocus sequence type-based single-nucleotide polymorphism (SNP) pyrosequencing approach, while the virulence gene content (the virulome) was studied by polymerase chain reaction detection of 25 representative genes. SNP typing showed a similar population structure in the different collections: half of the isolates belong to a few sequence types (5 to 8), while the other half is composed of a large diversity of sequence types that are found once or twice. Sampling analysis by rarefaction plots of SNP profiles showed saturation curves indicative of a limited diversity. Contrary to this, the virulome shows an extremely high diversity, with almost as many gene profiles as isolates, and linear, nonsaturating, rarefaction plots, even within sequence types. These data show that genetic exchange rates are very heterogeneous along the chromosome, being much higher in the virulome fraction of the genome than in the core genome.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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