MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2969718762 · doi:10.3390/microorganisms7080272

Characterization of Non-O157 Escherichia coli from Cattle Faecal Samples in the North-West Province of South Africa

2019· article· en· W2969718762 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMicroorganisms · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEscherichia coli research studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Ministry of Agriculture and ForestryAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyMicrobiologyPulsed-field gel electrophoresisEscherichia coliVirulenceAmpicillinAntibiotic resistanceBiofilmTetracyclineAntimicrobialBacteriaGenotypeGeneAntibioticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Escherichia coli are commensal bacteria in the gastrointestinal tract of mammals, but some strains have acquired Shiga-toxins and can cause enterohemorrhagic diarrhoea and kidney failure in humans. Shiga-toxigenic E. coli (STEC) strains such as E. coli O157:H7 and some non-O157 strains also contain other virulence traits, some of which contribute to their ability to form biofilms. This study characterized non-O157 E. coli from South African cattle faecal samples for their virulence potential, antimicrobial resistance (AMR), biofilm-forming ability, and genetic relatedness using culture-based methods, pulsed-field gel electrophoresis (PFGE), and whole genome sequencing (WGS). Of 80 isolates screened, 77.5% (62/80) possessed Shiga-toxins genes. Of 18 antimicrobials tested, phenotypic resistance was detected against seven antimicrobials. Resistance ranged from 1.3% (1/80) for ampicillin-sulbactam to 20% (16/80) for tetracycline. Antimicrobial resistance genes were infrequently detected except for tetA, which was found in 31.3% (25/80) and tetB detected in 11.3% (9/80) of isolates. Eight biofilm-forming associated genes were detected in STEC isolates (n = 62) and two non-STEC strains. Prevalence of biofilm genes ranged from 31.3% (20/64) for ehaAβ passenger to 100% for curli structural subunit (csgA) and curli regulators (csgA and crl). Of the 64 STEC and multi-drug resistant isolates, 70.3% (45/64) and 37.5% (24/64) formed strong biofilms on polystyrene at 22 and 37 °C, respectively. Of 59 isolates screened by PFGE, 37 showed unique patterns and the remaining isolates were grouped into five clusters with a ≥90% relatedness. In silico serotyping following WGS on a subset of 24 non-O157 STEC isolates predicted 20 serotypes comprising three novel serotypes, indicating their diversity as potential pathogens. These findings show that North West South African cattle harbour genetically diverse, virulent, antimicrobial-resistant and biofilm-forming non-O157 E. coli. Biofilm-forming ability may increase the likelihood of persistence of these pathogens in the environment and facilitate their dissemination, increasing the risk of cross contamination or establishment of infections in hosts.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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