Association of Salmonella virulence factor alleles with intestinal and invasive serovars
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The role of Salmonella virulence factor (VF) allelic variation in modulating pathogenesis or host specificity has only been demonstrated in a few cases, mostly through serendipitous findings. Virulence factor (VF) alleles from Salmonella enterica subsp. enterica genomes were compared to identify potential associations with the host-adapted invasive serovars Typhi, Dublin, Choleraesuis, and Gallinarum, and with the broad host-range intestinal serovars Typhimurium, Enteritidis, and Newport. RESULTS: Through a bioinformatics analysis of 500 Salmonella genomes, we have identified allelic variants of 70 VFs, many of which are associated with either one of the four host-adapted invasive Salmonella serovars or one of the three broad host-range intestinal serovars. In addition, associations between specific VF alleles and intra-serovar clusters, sequence types (STs) and/or host-adapted FimH adhesins were identified. Moreover, new allelic VF associations with non-typhoidal S. Enteritidis and S. Typhimurium (NTS) or invasive NTS (iNTS) were detected. CONCLUSIONS: By analogy to the previously shown association of specific FimH adhesin alleles with optimal binding by host adapted Salmonella serovars, lineages or strains, we predict that some of the identified association of other VF alleles with host-adapted serovars, lineages or strains will reflect specific contributions to host adaptation and/or pathogenesis. The identification of these allelic associations will support investigations of the biological impact of VF alleles and better characterize the role of allelic variation in Salmonella pathogenesis. Most relevant functional experiments will test the potential causal contribution of the detected FimH-associated VF variants in host adapted virulence.
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 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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».