MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2892203922 · doi:10.1371/journal.pone.0203445

Identifying genetic diversity of O antigens in Aeromonas hydrophila for molecular serotype detection

2018· article· en· W2892203922 sur OpenAlexfundno aff
Hengchun Cao, Min Wang, Qian Wang, Tingting Xu, Yuhui Du, Huiying Li, Chengqian Qian, Zhiqiu Yin, Lu Wang, Wei Yi, Pan Wu, Xi Guo, Bin Yang, Bin Liu

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesTrinity Western UniversityMinistry of Education, IndiaYellow Sea Fisheries Research Institute, Chinese Academy of Fishery SciencesNational Natural Science Foundation of ChinaChinese Academy of Fishery SciencesNatural Science Foundation of Tianjin City
Mots-clésAeromonas hydrophilaBiologyIn silicoVirulenceSerotypeGenomeGeneticsGeneMicrobiologyComputational biologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aeromonas hydrophila is a globally occurring, potentially virulent, gram-negative opportunistic pathogen that is known to cause water and food-borne diseases around the world. In this study, we use whole genome sequencing and in silico analyses to identify 14 putative O antigen gene clusters (OGCs) located downstream of the housekeeping genes acrB and/or oprM. We have also identified 7 novel OGCs by analyzing 15 publicly available genomes of different A. hydrophila strains. From the 14 OGCs identified initially, we have deduced that O antigen processing genes involved in the wzx/wzy pathway and the ABC transporter (wzm/wzt) pathway exhibit high molecular diversity among different A. hydrophila strains. Using these genes, we have developed a multiplexed Luminex-based array system that can identify up to 14 A. hydrophila strains. By combining our other results and including the sequences of processing genes from 13 other OGCs (7 OGCs identified from publicly available genome sequences and 6 OGCs that were previously published), we also have the data to create an array system that can identify 25 different A. hydrophila serotypes. Although clinical detection, epidemiological surveillance, and tracing of pathogenic bacteria are typically done using serotyping methods that rely on identifying bacterial surface O antigens through agglutination reactions with antisera, molecular methods such as the one we have developed may be quicker and more cost effective. Our assay shows high specificity, reproducibility, and sensitivity, being able to classify A. hydrophila strains using just 0.1 ng of genomic DNA. In conclusion, our findings indicate that a molecular serotyping system for A. hydrophila could be developed based on specific genes, providing an important molecular tool for the identification of A. hydrophila serotypes.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONE→Même sujetAquaculture disease management and microbiota→Travaux en français237 207→