Subtyping <i>Escherichia coli</i> Virulence Genes Isolated from Feces of Beef Cattle and Clinical Cases in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Clinical outcomes of Shiga toxin (stx)–producing Escherichia coli infection are largely determined by virulence gene subtypes. This study used a polymerase chain reaction (PCR)–pyrosequencing assay to analyze single-nucleotide polymorphisms for subtyping three major virulence genes (stx1, stx2, eae) of pathogenic E. coli (O157, O26, O111, and O103) isolated from cattle over a 2-year interval (n = 465) and human clinical cases (n = 42) in western Canada. Most bovine isolates were PCR positive for at least one target virulence gene (367/465), whereas 100% of human isolates harbored eae in combination with at least one stx gene. Four Shiga toxin (1a, 2a, 2c, and 2e) and four eae (λ/γ1-eae, ɛ-eae, θ/γ2-eae, and β-eae) subtypes were identified in over 25 distinct virulence genotypes. Among cattle isolates, every serogroup, but O103, presented a dominant genotype (O157: stx1a+stx2a+λ/γ1-eae, O26: β-eae alone, and O111: stx1a+θ/γ2-eae). Similar patterns were found in human isolates, although it was not possible to establish a clear genotypic association between the two sources. Many O157 and non-O157 cattle isolates lacked stx genes; the absence was greater in non-O157 (75/258) and O157:non-H7 (19/40) than in O157:H7 strains (1/164). In addition, there was a greater diversity of virulence genotypes of E. coli isolated from cattle than those of human diseases, which could be due to sample characteristics (e.g., source and clinical condition). However, the majority of cattle strains had virulence profiles identical to those of clinical cases. Consequently, determining the presence of certain stx (stx1a and stx2a) and eae (λ/γ1-eae) subtypes known to cause human disease would be a valuable tool for risk assessment and prediction of disease outcome along the farm-to-fork continuum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».