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Enregistrement W2797539471 · doi:10.1371/journal.pone.0195880

Quantitative surveillance of shiga toxins 1 and 2, Escherichia coli O178 and O157 in feces of western-Canadian slaughter cattle enumerated by droplet digital PCR with a focus on seasonality and slaughterhouse location

2018· article· en· W2797539471 sur OpenAlexaffabout
Sarah-Jo Paquette, Kim Stanford, James Thomas, Tim Reuter

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEscherichia coli research studies
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShiga toxinFecesBiologyEscherichia coliSTX2Digital polymerase chain reactionSerotypeMicrobiologyVirulenceCattle DiseasesPathogenLivestockBeef cattlePolymerase chain reactionVeterinary medicineVirologyAnimal scienceEcologyGeneticsGeneMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Often Escherichia coli are harmless and/or beneficial bacteria inhabiting the gastrointestinal tract of livestock and humans. However, Shiga toxin-producing E. coli (STEC) have been linked to human disease. Cattle are the primary reservoir for STEC and STEC "super-shedders" are considered to be a major contributor in animal to animal transmission. Among STEC, O157:H7 is the most recognized serotype, but in recent years, non-O157 STEC have been increasingly linked to human disease. In Argentina and Germany, O178 is considered an emerging pathogen. Our objective was to compare populations of E. coli O178, O157, shiga toxin 1 and 2 in western Canadian cattle feces from a sampling pool of ~80,000 beef cattle collected at two slaughterhouses. Conventional PCR was utilized to screen 1,773 samples for presence/absence of E. coli O178. A subset of samples (n = 168) was enumerated using droplet digital PCR (ddPCR) and proportions of O178, O157 and shiga toxins 1 & 2 specific-fragments were calculated as a proportion of generic E. coli (GEC) specific-fragments. Distribution of stx1 and stx2 was determined by comparing stx1, stx2 and O157 enumerations. Conventional PCR detected the presence of O178 in 873 of 1,773 samples and ddPCR found the average proportion of O178, O157, stx1 and stx2 in the samples 2.8%, 0.6%, 1.4% and 0.5%, respectively. Quantification of stx1 and stx2 revealed more virulence genes than could be exclusively attributed to O157. Our results confirmed the presence of E. coli O178 in western Canadian cattle and ddPCR revealed O178 as a greater proportion of GEC than was O157. Our results suggests: I) O178 may be an emerging subgroup in Canada and II) monitoring virulence genes may be a more relevant target for food-safety STEC surveillance compared to current serogroup screening.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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