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Enregistrement W2328254471 · doi:10.1089/fpd.2015.2099

Biofilm Formation, Virulence Gene Profiles, and Antimicrobial Resistance of Nine Serogroups of Non-O157 Shiga Toxin–Producing <i>Escherichia coli</i>

2016· article· en· W2328254471 sur OpenAlexafffund
Jiaying Wang, Kim Stanford, Tim A. McAllister, Roger P. Johnson, Jinding Chen, Hongman Hou, Gongliang Zhang, Yan D. Niu

Notice bibliographique

RevueFoodborne Pathogens and Disease · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEscherichia coli research studies
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMicrobiologyVirulenceBiofilmEscherichia coliTetracyclineBiologyAntibiotic resistanceSTX2AntimicrobialGenotypeAmpicillinShiga toxinGeneBacteriaAntibioticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this study were to characterize the phenotype and genotype of 36 non-O157 Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) strains isolated from humans, ovines, or bovines, including the top 6 (O26, O45, O103, O111, O121, and O145) and three other serogroups implicated in serious illness (O91, O113, and O128). Biofilms were formed by all strains with intermediate to strong biofilm producers (n = 24) more common at 22°C than at 37°C (p < 0.001) and 48 and 72 h (p < 0.001) than 24 h of incubation time. Biofilm-forming potential differed by serogroup and origin with O113 and human strains exhibiting the highest potential (p < 0.001). Biofilm-associated genes, csgA/csgD/crl/fimH (100%), flu (94%), rpoS (92%), ehaA(α) (89%), and cah (72%), were most prevalent, while mlrA (22%) and ehaA(β) (14%) were least prevalent, although there was no clear compliment of genes associated with strains exhibiting the greatest biofilm-forming capacity. Among 12 virulence genes screened, iha and ehxA were present in 92% of the strains. The occurrence of stx1 in the top 6 serogroups (8/12, 67%) did not differ (p = 0.8) from other serogroups (17/24, 71%), but stx2 was less likely (confidence interval [CI] = 0.14-1.12; p = 0.04) to be in the former (9/24, 38%) than the latter (9/12, 75%). Excluding serogroups, O91 and O121, at least one strain per serogroup was resistant to between three and six antimicrobials. Streptomycin (31%), sulfisoxazole (31%), and tetracycline (25%) resistance was most common and was 35-50% less likely (p < 0.05) in human than animal strains. All non-O157 STEC strains were able to form biofilms on an abiotic surface, with some exhibiting resistance to multiple antimicrobials. Potential as a reservoir of antimicrobial resistance genes may be another hazard of biofilms in food-processing plants. As a result, future strategies to control these pathogens may include measures to prevent biofilms.

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)0,000
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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations68
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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