Effect of severe weather events on the shedding of Shigatoxigenic Escherichia coli in slaughter cattle and phenotype of serogroup O157 isolates
Notice bibliographique
Résumé
High-event periods (HEPs) occur sporadically when beef carcasses and meat have episodes of acute contamination with Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC). In this study, severe weather events were investigated as catalysts for HEPs based on PCR and isolate prevalence of seven E. coli serogroups in slaughter cattle feces. Winter ambient temperatures with daily means 10.5oC warmer or 12.3°C colder than seasonal norms (-10.4°C) most altered STEC shedding. Fecal samples yielded increased proportions (P < 0.05) of O26 and O157 isolates during winter warm periods, and reduced (P < 0.05) O45 isolates during cold periods compared to samplings during seasonal norms. Based on changing PCR prevalence and isolates collected, O157 was the serogroup most responsive to severe weather events. Consequently, O157 isolates (n = 219) were evaluated for heat resistance, biofilm-forming potential and virulence gene subtypes. Two isolates had heat-resistant phenotypes with thermal death time at 60°C (D60) > 10 min and one also had strong biofilm-forming potential. However, this isolate lacked eae and stx genes. Severe weather can influence STEC shedding, particularly of O157, and could possibly trigger HEPs. However, our data suggest that it is unlikely for isolates to carry virulence genes and possess phenotypes capable of evading post-harvest microbiological interventions.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».