Changes detected in the genome sequences of <i>Escherichia coli</i>, <i>Listeria monocytogenes</i>, <i>Vibrio parahaemolyticus</i>, and <i>Salmonella enterica</i> after serial subculturing
Notice bibliographique
Résumé
Whole genome sequencing (WGS) is rapidly replacing other molecular techniques for identifying and subtyping bacterial isolates. The resolution or discrimination offered by WGS is significantly higher than that offered by other molecular techniques, and WGS readily allows infrequent differences that occur between 2 closely related strains to be found. In this investigation, WGS was used to identify the changes that occurred in the genomes of 13 strains of bacterial foodborne pathogens after 100 serial subcultures. Pure cultures of Shiga-toxin-producing Escherichia coli, Salmonella enterica, Listeria monocytogenes, and Vibrio parahaemolyticus were subcultured daily for 100 successive days. The 1st and 100th subcultures were whole-genome sequenced using short-read sequencing. Single nucleotide polymorphisms (SNPs) were identified between the 1st and final culture using 2 different approaches, and multilocus sequence typing of the whole genome was also performed to detect any changes at the allelic level. The number of observed genomic changes varied by strain, species, and the SNP caller used. This study provides insight into the genomic variation that can be detected using next-generation sequencing and analysis methods after repeated subculturing of 4 important bacterial pathogens.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».