Phenotypic and Genotypic Characteristics of Shiga Toxin-Producing Escherichia coli Isolated from Surface Waters and Sediments in a Canadian Urban-Agricultural Landscape
Notice bibliographique
Résumé
A hydrophobic grid membrane filtration-Shiga toxin immunoblot method was used to examine the prevalence of Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) in four watersheds located in the Lower Mainland of British Columbia, Canada, a region characterized by rapid urbanization and intensive agricultural activity. STEC were recovered from 21.6, 23.2, 19.5, and 9.2% of surface water samples collected monthly from five sites in each watershed over a period of 1 year. Overall prevalence was subject to seasonal variation however, ranging between 13.3% during fall months and 34.3% during winter months. STEC were also recovered from 23.8% of sediment samples collected in one randomly selected site. One hundred distinct STEC isolates distributed among 29 definitive and 4 ambiguous or indeterminate serotypes were recovered from water and sediments, including isolates from Canadian "priority" serogroups O157 (3), O26 (4), O103 (5), and O111 (7). Forty seven isolates were further characterized by analysis of whole genome sequences to detect Shiga toxin gene (stx 1 and stx 2), intimin gene (eaeA) allelic variants and acquired virulence factors. These analyses collectively showed that surface waters from the region support highly diverse STEC populations that include strains with virulence factors commonly associated with human pathotypes. The present work served to characterize the microbiological hazard implied by STEC to support future assessments of risks to public health arising from non-agricultural and agricultural uses of surface water resources in the region.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».