Serogroup-Specific Bacterial Engineered Glycoproteins as Novel Antigenic Targets for Diagnosis of Shiga Toxin-Producing-Escherichia coli-Associated Hemolytic-Uremic Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Human infection with Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) is a major cause of postdiarrheal hemolytic-uremic syndrome (HUS), a life-threatening condition characterized by hemolytic anemia, thrombocytopenia, and acute renal failure. E. coli O157:H7 is the dominant STEC serotype associated with HUS worldwide, although non-O157 STEC serogroups can cause a similar disease. The detection of anti-O157 E. coli lipopolysaccharide (LPS) antibodies in combination with stool culture and detection of free fecal Shiga toxin considerably improves the diagnosis of STEC infections. In the present study, we exploited a bacterial glycoengineering technology to develop recombinant glycoproteins consisting of the O157, O145, or O121 polysaccharide attached to a carrier protein as serogroup-specific antigens for the serological diagnosis of STEC-associated HUS. Our results demonstrate that using these antigens in indirect ELISAs (glyco-iELISAs), it is possible to clearly discriminate between STEC O157-, O145-, and O121-infected patients and healthy children, as well as to confirm the diagnosis in HUS patients for whom the classical diagnostic procedures failed. Interestingly, a specific IgM response was detected in almost all the analyzed samples, indicating that it is possible to detect the infection in the early stages of the disease. Additionally, in all the culture-positive HUS patients, the serotype identified by glyco-iELISAs was in accordance with the serotype of the isolated strain, indicating that these antigens are valuable not only for diagnosing HUS caused by the O157, O145, and O121 serogroups but also for serotyping and guiding the subsequent steps to confirm diagnosis.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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.
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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 ».