Molecular Analysis as an Aid To Assess the Public Health Risk of Non-O157 Shiga Toxin-Producing <i>Escherichia coli</i> Strains
Notice bibliographique
Résumé
Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) strains are commensal bacteria in cattle with high potential for environmental and zoonotic transmission to humans. Although O157:H7 is the most common STEC serotype, there is growing concern over the emergence of more than 200 highly virulent non-O157 STEC serotypes that are globally distributed, several of which are associated with outbreaks and/or severe human illness such as hemolytic-uremic syndrome (HUS) and hemorrhagic colitis. At present, the underlying genetic basis of virulence potential in non-O157 STEC is unknown, although horizontal gene transfer and the acquisition of new pathogenicity islands are an expected origin. We used seropathotype classification as a framework to identify genetic elements that distinguish non-O157 STEC strains posing a serious risk to humans from STEC strains that are not associated with severe and epidemic disease. We report the identification of three genomic islands encoding non-LEE effector (nle) genes and 14 individual nle genes in non-O157 STEC strains that correlate independently with outbreak and HUS potential in humans. The implications for transmissible zoonotic spread and public health are discussed. These results and methods offer a molecular risk assessment strategy to rapidly recognize and respond to non-O157 STEC strains from environmental and animal sources that might pose serious public health risks to humans.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».