Multilocus sequence analysis revealed a high genotypic diversity of <i>Aeromonas hydrophila</i> infecting fish in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
A multilocus sequence analysis (MLSA) was carried out to delineate Aeromonas hydrophila from fish in Uganda. Five housekeeping genes including recA, gyrB, metG, gltA and pps; and the 16S rRNA gene were amplified and sequenced from a total of nine A. hydrophila isolates. The obtained sequences were edited, and consensus sequences generated for each gene locus. The housekeeping gene sequences were concatenated and phylogenetic analysis performed in MEGA version 7.0.2. Pairwise distances ranged from 0.000 to 0.118, highest within the gltA gene locus and lowest within the 16S rRNA gene. The average evolutionary diversity within isolates from the same source ranged between 0.002 and 0.037, and it was 0.033 between the different sources. Similar tree topologies were obtained from the different gene loci with recA, metG and gyrB being more consistent in discriminating isolates according to sources while the 16S rRNA gene had the lowest resolution. The concatenated tree had the highest discriminatory power. This study revealed that A. hydrophila strains infecting fish in Uganda are of diverse genotypes suggesting different sources of infection in a given outbreak. Efforts to minimize spread of the bacteria across sources should be emphasized to control infections of mixed genotypes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».