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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».