Pertactin-negative Bordetella pertussis strains in Canada: characterization of a dozen isolates based on a survey of 224 samples collected in different parts of the country over the last 20 years
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To detect and characterize pertactin-negative Bordetella pertussis in Canada, especially for isolates collected in recent years. METHODS: A total of 224 isolates from the years 1994-2013 were screened by Western immuno-blot for expression of pertactin. Pertactin-negative isolates were characterized by serotyping, pulsed-field gel electrophoresis (PFGE), and genotyping of their pertactin, fimbriae 3, pertussis toxin subunit 1, and pertussis toxin gene promoter region, as well as the complete sequence of the pertactin gene. RESULTS: Twelve isolates were pertactin-negative, giving an overall prevalence of 5.4%. However, no such isolate was found prior to 2011 and 17.8% of 62 isolates examined in 2012 were pertactin-negative. Ten pertactin-negative isolates contained a significant mutation in their pertactin (prn) genes. IS481 was found in the prn genes of eight isolates, while a single point mutation occurred either in the coding region (resulting in a premature stop codon) or in the promoter region (preventing gene transcription) in two other isolates. PFGE analysis also showed multiple profiles suggesting that several independent genetic events might have led to the emergence of these pertactin-negative strains rather than expansion of a single clone. CONCLUSIONS: As reported elsewhere, pertactin-negative B. pertussis has emerged in Canada in recent years, notably in 2012. This coincided with an increase in pertussis activity in Canada. A further systematic study with a larger geographical representative sample is required to determine how these vaccine-negative strains may contribute to the overall changing epidemiology of pertussis in Canada.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».