Prevalence of Diarrhea-Associated Virulence Genes and Genetic Diversity in Escherichia coli Isolates from Fecal Material of Various Animal Hosts
Notice bibliographique
Résumé
In order to assess the health risk associated with a given source of fecal contamination using bacterial source tracking (BST), it is important to know the occurrence of potential pathogens as a function of host. Escherichia coli isolates (n=593) from the feces of diverse animals were screened for various virulence genes: stx1 and stx2 (Shiga toxin-producing E. coli [STEC]), eae and EAF (enteropathogenic E. coli [EPEC]), STh, STp, and LT (enterotoxigenic E. coli [ETEC]), and ipaH (enteroinvasive E. coli [EIEC]). Eleven hosts were positive for only the eae (10.11%) gene, representing atypical EPEC, while two hosts were positive for both eae and EAF (1.3%), representing typical EPEC. stx1, stx2, or both stx1 and stx2 were present in 1 (0.1%,) 10 (5.56%), and 2 (1.51%) hosts, respectively, and confirmed as non-O157 by using a E. coli O157 rfb (rfbO157) TaqMan assay. STh and STp were carried by 2 hosts (2.33%) and 1 host (0.33%), respectively, while none of the hosts were positive for LT and ipaH. The repetitive element palindromic PCR (rep-PCR) fingerprint analysis identified 221 unique fingerprints with a Shannon diversity index of 2.67. Multivariate analysis of variance revealed that majority of the isolates clustered according to the year of sampling. The higher prevalence of atypical EPEC and non-O157 STEC observed in different animal hosts indicates that they can be a reservoir of these pathogens with the potential to contaminate surface water and impact human health. Therefore, we suggest that E. coli from these sources must be included while constructing known source fingerprint libraries for tracking purposes. However, the observed genetic diversity and temporal variation need to be considered since these factors can influence the accuracy of BST results.
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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 | 0,001 |
| 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 ».