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Enregistrement W3161944459 · doi:10.3168/jds.2020-20042

Virulence profiles of Klebsiella pneumoniae isolated from 2 large dairy farms in China

2021· article· en· W3161944459 sur OpenAlexaff
Jia Cheng, Man Zhou, Diego B. Nóbrega, Zhijun Cao, Jingyue Yang, Chunyan Zhu, Bo Han, Jian Gao

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirulenceKlebsiella pneumoniaeUdderBiologyMicrobiologyAerobactinMastitisVeterinary medicinePolymerase chain reactionPathogenGenetic diversityEnterobacteriaceaeGeneEscherichia coliGeneticsMedicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We recently reported on the diversity of Klebsiella pneumoniae isolated from dairy herds in China. In our previous work, isolates from subclinical mastitis (SCM) had lower indices of diversity when compared with bacteria from other sources, possibly due to a contagious-like spread of udder adapted strains. Here we explored the virulence profile and capsular types of K. pneumoniae isolated from different sources on 2 dairy farms in China. Our overarching goal was to gain insights on the role of virulence genes toward the severity of mastitis caused by K. pneumoniae. A total of 1,484 samples were collected from clinical mastitis (CM; n = 355), SCM (n = 561), bulk tank milk (BTM; n = 130), and environmental and extramammary (EE) sites (n = 438). From those, 431 K. pneumoniae isolates were obtained, including 129, 77, 66, and 159 isolates from CM, SCM, BTM, and EE samples, respectively. Polymerase chain reactions were used to determine the capsular types and to detect potential virulence genes in all isolates. No significant farm effects were observed when comparing the distribution of most virulence genes in K. pneumoniae isolated from each source. K57 was the most prevalent capsular type in K. pneumoniae from all sources, but with increased detection rate in isolates from CM. entB, kfu, fimH1, mrkD, and β-d-lacZ were frequently detected in K. pneumoniae from all sources. β-d-lacZ, entB, and ituA were more prevalent in isolates from CM, whereas kfu, allS, and nif were more frequently detected in isolates from SCM. ybtS, aerobactin, and rpmA had increased prevalence in K. pneumoniae from BTM when compared with bacteria from other sources. No association was detected between virulence genes and the severity of CM. K57 and the nif gene had the highest discriminatory power to classify isolates from CM and SCM, respectively. Based on our findings, it is likely that K57 is the dominant capsular type in K. pneumoniae causing CM in large Chinese dairy herds. Likewise, we demonstrated that β-d-lacZ is disseminated in K. pneumoniae isolated from large Chinese dairy farms, irrespectively of the source of bacteria. Our results also suggest a low contribution of the virulence profile of K. pneumoniae toward CM severity. Finally, the role of nif in increasing the adaptability to the udder and promoting a contagious-like spread of K. pneumoniae warrants further investigation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,233 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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