Multilocus Sequence Typing and Virulence Gene Profiles Associated with <i>Escherichia coli</i> from Human and Animal Sources
Notice bibliographique
Résumé
We investigated whether specific sequence types, and their shared virulence gene profiles, may be associated with both human and food animal reservoirs. A total of 600 Escherichia coli isolates were assembled from human (n=265) and food-animal (n=335) sources from overlapping geographic areas and time periods (2005-2010) in Canada. The entire collection was subjected to multilocus sequence typing and a subset of 286 E. coli isolates was subjected to an E. coli-specific virulence gene microarray. The most common sequence type (ST) was E. coli ST10, which was present in all human and food-animal sources, followed by ST69, ST73, ST95, ST117, and ST131. A core group of virulence genes was associated with all 10 common STs including artJ, ycfZ, csgA, csgE, fimA, fimH, gad, hlyE, ibeB, mviM, mviN, and ompA. STs 73, 92, and 95 exhibited the largest number of virulence genes, and all were exclusively identified from human infections. ST117 was found in both human and food-animal sources and shared virulence genes common in extraintestinal pathogenic E. coli lineages. Select groups of E. coli may be found in both human and food-animal reservoirs.
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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 | 0,000 | 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 ».