Evaluation of the impact of <i>Shigella</i> virulence genes on the basis of clinical features observed in patients with shigellosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Shigella is still attributable to nearly 164,300 deaths annually, mostly in sub-Saharan Africa and South Asian young children, remaining as a major public health threat, especially in the developing countries. Our goal was to study the association between Shigella virulence genes and clinical features observed in shigellosis. Therefore, 61 S. flexneri strains were investigated, isolated from patients from a tertiary level facility in Bangladesh between 2009 to 2013. Subsequently, the presence of 140 MDa large virulence plasmid (p140), virulence ( ipaH, ial ), toxin ( set, sen ) and T3SS related genes ( virB, ipaBCD, ipgC, ipgB1, ipgA, icsB, ipgD, ipgE, ipgF, mxiH, mxiI, mxiK, mxiE, mxiC, spa15, spa47, spa32 and spa24 ) were evaluated. p140 was found in 79% (n=48) cases. ipaBCD was found in 90% (n=55) strains, while seven of them were missing p140. However, ial was found in 89% isolates, and ipgC and ipgE in 85% cases. The prevalence of the rest of the genes was less than 85%. These findings were then compared against the clinical features of each of the corresponding pathogens, and several statistically significant correlations were observed (all p<0.05). Briefly, the enterotoxin genes ( set, sen ) and another virulence gene ( ial ) were found significantly associated with several clinical features of shigellosis, including bloody mucoid stool, rectal straining, fever, and abdominal pain. Our findings reiterate that the diarrheal disease severity is significantly associated with the enterotoxin producing Shigella infection, also suggesting that the T3SS related virulence genes might be translocated elsewhere other than the 140 MDa large virulence plasmid.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».