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Enregistrement W3180901278 · doi:10.1038/s41598-021-93347-w

Molecular surveillance of shiga toxigenic Escherichia coli in selected beef abattoirs in Osun State Nigeria

2021· article· en· W3180901278 sur OpenAlexaboutno aff
Femi Ayoade, Judith U. Oguzie, Philomena Eromon, Omolola E. Omotosho, Tosin Ogunbiyi, Testimony Olumade, Kazeem Akano, Onikepe Folarin, Christian Happi

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEscherichia coli research studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteELMA FoundationNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesSkoll FoundationNational Institutes of HealthOpen Philanthropy ProjectWorld Bank Group
Mots-clésEscherichia coliVeterinary medicineEnvironmental healthGeographyBiologyMedicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Shiga toxigenic strains of E. coli (STEC) known to be etiological agents for diarrhea were screened for their incidence/occurrence in selected abattoirs sources in Osogbo metropolis of Osun State, Nigeria using a randomized block design. Samples were plated directly on selective and differential media and E. coli isolates. Multiplex PCR analysis was used to screen for the presence of specific virulence factors. These were confirmed serologically as non-O157 STEC using latex agglutination serotyping kit. Sequence analysis of PCR products was performed on a representative isolate showing the highest combination of virulence genes using the 16S gene for identification purposes only. Results showed that the average cfu/cm 2 was significantly lower in the samples collected at Sekona-2 slaughter slab compared with those collected at Al-maleek batch abattoir and Sekona-1 slaughter slab in ascending order at P = 0.03. Moreover, the average cfu/cm 2 E. coli in samples collected from butchering knife was significantly lower when compared with that of the workers’ hand (P = 0.047) and slaughtering floor (P = 0.047) but not with the slaughter table (P = 0.98) and effluent water from the abattoir house (P = 0.39). These data suggest that the abattoir type may not be as important in the prevalence and spread of STEC as the hygiene practices of the workers. Sequence analysis of a representative isolate showed 100% coverage and 96.46% percentage identity with Escherichia coli O113:H21 (GenBank Accession number: CP031892.1) strain from Canada. This sequence was subsequently submitted to GenBank with accession number MW463885. From evolutionary analyses, the strain from Nigeria, sequenced in this study, is evolutionarily distant when compared with the publicly available sequences from Nigeria. Although no case of E. coli O157 was found within the study area, percent occurrence of non-O157 STEC as high as 46.3% at some of the sampled sites is worrisome and requires regulatory interventions in ensuring hygienic practices at the abattoirs within the study area.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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