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 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) | 0,008 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».