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Enregistrement W2321619938 · doi:10.1021/es403726u

Role of Cold Climate and Freeze–Thaw on the Survival, Transport, and Virulence of<i>Yersinia enterocolitica</i>

2013· article· en· W2321619938 sur OpenAlexaff
Bahareh Asadishad, Subhasis Ghoshal, Nathalie Tufenkji

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral gastroenteritis research and epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYersinia enterocoliticaVirulenceYersiniaMicrobiologyBiologyBacteriaGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface and near-surface soils in cold climate regions experience low temperature and freeze-thaw (FT) conditions in the winter. Microorganisms that are of concern to groundwater quality may have the potential to survive low temperature and FT in the soil and aqueous environments. Although there is a body of literature on the survival of pathogenic bacteria at different environmental conditions, little is known about their transport behavior in aquatic environments at low temperatures and after FT. Herein, we studied the survival, transport, and virulence of a Gram-negative bacterial pathogen, Yersinia enterocolitica, when subjected to low temperature and several FT cycles at two solution ionic strengths (10 and 100 mM) in the absence of nutrients. Our findings demonstrate that this bacterium exhibited higher retention on sand after exposure to FT. Increasing the number of FT cycles resulted in higher bacterial cell surface hydrophobicity and impaired the swimming motility and viability of the bacterium. Moreover, the transcription of flhD and fliA, the flagellin-encoding genes, and lpxR, the lipid A 3'-O-deacylase gene, was reduced in low temperature and after FT treatment while the transcription of virulence factors such as ystA, responsible for enterotoxin production, ail, attachment invasion locus gene, and rfbC, O-antigen gene, was increased. Y. enterocolitica tends to persist in soil for long periods and may become more virulent at low temperature in higher ionic strength waters in cold regions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations35
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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