Genotyping of Salmonella with lineage-specific genes: correlation with serotyping
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The bacterial genus Salmonella encompasses a large number of serotypes that are genetically very similar but biologically quite different, especially in pathogenic properties and host specificity. Serotyping has been used for the classification, identification, and epidemiological investigation due to its excellent discriminating power, but it cannot distinguish the different pathogenic lineages within a polyphyletic serotype. Additionally, very few institutions have the comprehensive set of antisera for typing. Therefore various studies have been performed to explore alternative assays to differentiate Salmonella isolates, such as the search for genes that can be used as potential molecular substitutes for serotyping. However, the genes tested so far have often given inconsistent results. METHODS: In this study, the discriminating power of seven genes to differentiate 309 Salmonella strains representing 26 serotypes was evaluated and the results were compared with those of other methods. RESULTS: The seven newly selected genes have a good power to differentiate different serovars. The tree based on the concatenated sequences of these genes revealed phylogenetic relationships of the bacteria consistent with that of the whole genome tree. CONCLUSION: Individual Salmonella lineages each have specific genes that can be used to differentiate Salmonella isolates on a phylogenetic basis.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».