Salmonella enterica Prophage Sequence Profiles Reflect Genome Diversity and Can Be Used for High Discrimination Subtyping
Notice bibliographique
Résumé
Non-typhoidal Salmonella is a leading cause of foodborne illness worldwide. Prompt and accurate identification of the sources of Salmonella responsible for disease outbreaks is crucial to minimise infections and eliminate ongoing sources of contamination. Current subtyping tools including single nucleotide polymorphism (SNP) typing may be inadequate, in some instances, to provide the required discrimination among epidemiologically unrelated Salmonella strains. Prophage genes represent the majority of the accessory genes in bacteria genomes and have potential to be used as high discrimination markers in Salmonella. In this study, the prophage sequence diversity in different Salmonella serovars and genetically related strains was investigated. Using whole genome sequences of 1760 isolates of S. enterica representing 151 Salmonella serovars and 66 closely related bacteria, prophage sequences were identified from assembled contigs using PHASTER. We detected 154 different prophages in S. enterica genomes. Prophage sequences were highly variable among S. enterica serovars with a median ± interquartile range (IQR) of 5 ± 3 prophage regions per genome. While some prophage sequences were highly conserved among the strains of specific serovars, few regions were lineage specific. Therefore, strains belonging to each serovar could be clustered separately based on their prophage content. Analysis of S. Enteritidis isolates from seven outbreaks generated distinct prophage profiles for each outbreak. Taken altogether, the diversity of the prophage sequences correlates with genome diversity. Prophage repertoires provide an additional marker for differentiating S. enterica subtypes during foodborne outbreaks.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».