High-Throughput Genotyping of <i>Salmonella enterica</i> Serovar Typhi Allowing Geographical Assignment of Haplotypes and Pathotypes within an Urban District of Jakarta, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
High-throughput epidemiological typing systems that provide phylogenetic and genotypic information are beneficial for tracking bacterial pathogens in the field. The incidence of Salmonella enterica serovar Typhi infection in Indonesia is high and is associated with atypical phenotypic traits such as expression of the j and the z66 flagellum antigens. Utilizing a high-throughput genotyping platform to investigate known nucleotide polymorphisms dispersed around the genome, we determined the haplotypes of 140 serovar Typhi isolates associated with Indonesia. We identified nine distinct serovar Typhi haplotypes circulating in Indonesia for more than 30 years, with eight of these present in a single Jakarta suburb within a 2-year period. One dominant haplotype, H59, is associated with j and z66 flagellum expression, representing a potential pathotype unique to Indonesia. Phylogenetic analysis suggests that H59 z66(+), j(+) isolates emerged relatively recently in terms of the origin of serovar Typhi and are geographically restricted. These data demonstrate the potential of high-throughput genotyping platforms for analyzing serovar Typhi populations in the field. The study also provides insight into the evolution of serovar Typhi and demonstrates the value of a molecular epidemiological technique that is exchangeable, that is internet friendly, and that has global utility.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».