Factors affecting the occurrence of <i>Escherichia coli</i> O157 contamination in irrigation ponds on produce farms in the Suwannee River Watershed
Notice bibliographique
Résumé
Outbreaks of enteritis caused by Escherichia coli O157 associated with fresh produce have resulted in questions about the safety of irrigation water; however, associated risks have not been systematically evaluated. In this study, the occurrence and distribution of the human pathogen E. coli O157 from vegetable irrigation ponds within the Suwannee River Watershed in Georgia were investigated, and the relationship to environmental factors was analyzed. Surface and subsurface water samples were collected monthly from 10 vegetable irrigation ponds from March 2011 to February 2012. Escherichia coli O157 was isolated from enriched filtrates on CHROMagar and sorbitol MacConkey agar media and confirmed by an agglutination test. Presence of virulence genes stx1, stx2 , and eae was tested by polymerase chain reaction. In addition, 27 environmental variables of the sampled ponds were measured. Denaturing gradient gel electrophoresis was conducted for the analysis of bacterial communities in the water samples. Biserial correlation coefficients were calculated to evaluate the log10 colony-forming unit per millilitre correlations between the environmental factors and the occurrence of E. coli O157. Stepwise and canonical discriminant analyses were used to determine the factors that were associated with the presence and absence of E. coli O157 in water samples. All 10 ponds were positive for E. coli O157 some of the time, mainly in summer and fall of 2011. The temporal distribution of this bacterium differed among the 10 ponds. Temperature, rainfall, populations of fecal coliform, and culturable bacteria were positively correlated with the occurrence of E. coli O157 (P < 0.05), while the total nitrogen concentration, oxidation-reduction potential, and dissolved oxygen concentration were negatively correlated with the occurrence of this pathogen (P < 0.05). Temperature and rainfall were the most important factors contributing to the discrimination between samples with and without E. coli O157, followed by bacterial diversity and culturable bacteria population density. Bacterial numbers and diversity, including fecal coliforms and E. coli O157, increased after rainfall (and possibly runoff from pond margins) in periods with relatively high temperatures, suggesting that prevention of runoff may be important to minimize the risk of enteric pathogens in irrigation ponds.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».