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Enregistrement W2314881324 · doi:10.1021/es502794h

Insertion/Deletion-Based Approach for the Detection of <i>Escherichia coli</i> O157:H7 in Freshwater Environments

2014· article· en· W2314881324 sur OpenAlexafffund
Shirley Wong, Athanasios Paschos, Radhey S. Gupta, Herb E. Schellhorn

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEscherichia coli research studies
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Research, Innovation and Science
Mots-clésEscherichia coliBiologyTaqManPathogenSerotypeMicrobiologyPolymerase chain reactionPlasmidEnterobacteriaceaeGenomeGeneDNAHeterologousGeneticsVirologyMolecular biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enterohemorrhagic Escherichia coli O157:H7 is responsible for many outbreaks of gastrointestinal illness and hemolytic uremic syndrome worldwide. Monitoring this pathogen in food and water supplies is an important public health issue. Highly conserved genetic markers, which are characteristic for specific strains, can provide direct identification of target pathogens. In this study, we examined a new detection strategy for pathogenic strains of E. coli O157:H7 serotype based on a conserved signature insertion/deletion (CSI) located in the ybiX gene using TaqMan-probe-based quantitative PCR (qPCR). The qPCR assay was linear from 1.0 × 10(2) to 1.0 × 10(7) genome copies and was specific to O157:H7 when tested against a panel of 15 non-O157:H7 E. coli. The assay also maintained detection sensitivity in the presence of competing E. coli K-12, heterologous nontarget DNA spiked in at a 1000-fold and 800-fold excess of target DNA, respectively, demonstrating the assay's ability to detect E. coli O157:H7 in the presence of high levels of background DNA. This study thus validates the use of strain-specific CSIs as a new class of diagnostic marker for pathogen detection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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