Characterization of Non-O157 STEC Infecting Bacteriophages Isolated from Cattle Faeces in North-West South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Non-O157 Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) E. coli are emerging pathotypes that are frequently associated with diseases in humans around the world. The consequences of these serogroups for public health is a concern given the lack of effective prevention and treatment measures. In this study, ten bacteriophages (phages; SA20RB, SA79RD, SA126VB, SA30RD, SA32RD, SA35RD, SA21RB, SA80RD, SA12KD and SA91KD) isolated from cattle faeces collected in the North-West of South Africa were characterized. Activity of these phages against non-O157 STEC isolates served as hosts for these phages. All of the phages except SA80RD displayed lytic against non-O157 E. coli isolates. Of 22 non-O157 E. coli isolates, 14 were sensitive to 9 of the 10 phages tested. Phage SA35RD was able to lyse 13 isolates representing a diverse group of non-O157 E. coli serotypes including a novel O-antigen Shiga toxigenic (wzx-Onovel5:H19) strain. However, non-O157 E. coli serotypes O76:H34, O99:H9, O129:H23 and O136:H30 were insensitive to all phages. Based on transmission electron microscopy, the non-O157 STEC phages were placed into Myoviridae (n = 5) and Siphoviridae (n = 5). Genome of the phage ranged from 44 to 184.3 kb. All but three phages (SA91KD, SA80RD and SA126VB) were insensitive to EcoRI-HF and HindIII nucleases. This is the first study illustrating that cattle from North-West South Africa harbour phages with lytic potentials that could potentially be exploited for biocontrol against a diverse group of non-O157 STEC isolated from the same region.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».