Monitoring Seven Potentially Pathogenic <i>Escherichia coli</i> Serogroups in a Closed Herd of Beef Cattle from Weaning to Finishing Phases
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to monitor Shiga toxin–producing Escherichia coli (STEC) serogroups and virulence genes in cattle (n = 30) originating from a closed herd. Fecal samples were collected (1) at weaning, (2) upon arrival to a feedlot, (3) after 30 days on feed (DOF), and (4) after 135 DOF. DNA was extracted from feces for detection of virulence and serogroup genes by polymerase chain reaction (PCR) and immunomagnetic separation and pulsed-field gel electrophoresis (PFGE) were performed to collect and subtype STEC isolates. The prevalence of each serogroup measured by PCR from weaning to 135 DOF was 23.3–80.0% for O26, 33.3–46.7% for O45, 70.0–73.3% for O103, 36.7–86.7% for O111, 56.7–6.7% for O121, 26.7–66.7% for O145, and 66.7–90.0% for O157. Total fecal samples positive for virulence genes were 87.5% for ehxA, 85.8% for stx1, 60.0% for stx2, 52.5% for eae, and 44.2% for the autoagglutinating adhesion gene, saa. The prevalence of each serogroup and virulence gene tended to increase by 135 DOF, with the exception of O121, stx2, and saa. The frequency of detection of some virulence genes was largely affected over time, most notably with saa and stx2 decreasing, and eae increasing when cattle were transitioned to concentrate-based diets. PFGE analysis of O157 and O103 fecal isolates revealed dominant pulsotypes, but the presence of identical O103 isolates, which differed in virulence profiles. Overall, this study showed that fecal shedding of E. coli serogroups and virulence-associated genes are highly variable over time as cattle move from ranch to feedlot. To mitigate STEC, it is important to understand the factors affecting both prevalence of individual serogroups and the presence of virulence factors.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».