Clonal relationships determined by multilocus sequence typing among enteropathogenic<i>Escherichia coli</i>isolated in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Enteropathogenic Escherichia coli (EPEC) infections are a leading cause of infantile diarrhea in developing nations. Multilocus sequence typing (MLST) characterizes bacterial strains based on the sequences of internal fragments in housekeeping genes. Little is known about strains of EPEC analyzed by MLST from Brazil. In this study, a diverse collection of 29 EPEC strains isolated from patients with diarrhea, admitted to the University Hospital of Ribeirao Preto, was characterized by MLST. Strain analysis demonstrated 22 different sequence types (STs), of which almost half (48%) were new, indicating a high genotype diversity. The 22 STs were divided by eBURST into 12 clonal complexes. It was not possible to correlate typical and atypical EPEC with other strains in the MLST database. This is the first study that analyzed EPEC strains from South America that are included in the E. coli MLST database. Nine (31%) out of 29 strains are part of the CC10 clonal complex, the major clonal complex in the database, which comprises 174 strains and 86 different STs, suggesting that these strains might be the most important intestinal pathogenic E. coli worldwide. Genetic relationships between typical and atypical EPEC, enterohemorrhagic E. coli, and enteroaggregative E. coli strains were not established by MLST.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 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 ».