Antibodies Directed against Shiga-Toxin Producing Escherichia coli Serotype O103 Type III Secreted Proteins Block Adherence of Heterologous STEC Serotypes to HEp-2 Cells
Notice bibliographique
Résumé
Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) serotype O103 is a zoonotic pathogen that is capable of causing hemorrhagic colitis and hemolytic uremic syndrome (HUS) in humans. The main animal reservoir for STEC is ruminants and hence reducing the levels of this pathogen in cattle could ultimately lower the risk of STEC infection in humans. During the process of infection, STECO103 uses a Type III Secretion System (T3SS) to secrete effector proteins (T3SPs) that result in the formation of attaching and effacing (A/E) lesions. Vaccination of cattle with STEC serotype O157 T3SPs has previously been shown to be effective in reducing shedding of STECO157 in a serotype-specific manner. In this study, we tested the ability of rabbit polyclonal sera against individual STECO103 T3SPs to block adherence of the organism to HEp-2 cells. Our results demonstrate that pooled sera against EspA, EspB, EspF, NleA and Tir significantly lowered the adherence of STECO103 relative to pre-immune sera. Likewise, pooled anti-STECO103 sera were also able to block adherence by STECO157. Vaccination of mice with STECO103 recombinant proteins induced strong IgG antibody responses against EspA, EspB, NleA and Tir but not against EspF. However, the vaccine did not affect fecal shedding of STECO103 compared to the PBS vaccinated group over the duration of the experiment. Cross reactivity studies using sera against STECO103 recombinant proteins revealed a high degree of cross reactivity with STECO26 and STECO111 proteins implying that sera against STECO103 proteins could potentially provide neutralization of attachment to epithelial cells by heterologous STEC serotypes.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».