Detection, Characterization, and Typing of Shiga Toxin-Producing Escherichia coli
Notice bibliographique
Résumé
Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) are responsible for gastrointestinal diseases reported in numerous outbreaks around the world. Given the public health importance of STEC, effective detection, characterization and typing is critical to any medical laboratory system. While non-O157 serotypes account for the majority of STEC infections, frontline microbiology laboratories may only screen for STEC using O157-specific agar-based methods. As a result, non-O157 STEC infections are significantly under-reported. This review discusses recent advances on the detection, characterization and typing of STEC with emphasis on work performed at the Alberta Provincial Laboratory for Public Health (ProvLab). Candidates for the detection of all STEC serotypes include chromogenic agars, enzyme immunoassays (EIA) and quantitative real time polymerase chain reaction (qPCR). Culture methods allow further characterization of isolates, whereas qPCR provides the greatest sensitivity and specificity, followed by EIA. The virulence gene profiles using PCR arrays and stx gene subtypes can subsequently be determined. Different non-O157 serotypes exhibit markedly different virulence gene profiles and a greater prevalence of stx1 than stx2 subtypes compared to O157:H7 isolates. Finally, recent innovations in whole genome sequencing (WGS) have allowed it to emerge as a candidate for the characterization and typing of STEC in diagnostic surveillance isolates. Methods of whole genome analysis such as single nucleotide polymorphisms and k-mer analysis are concordant with epidemiological data and standard typing methods, such as pulsed-field gel electrophoresis and multiple-locus variable number tandem repeat analysis while offering additional strain differentiation. Together these findings highlight improved strategies for STEC detection using currently available systems and the development of novel approaches for future surveillance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».