Application of a High-Throughput Targeted Sequence AmpliSeq Procedure to Assess the Presence and Variants of Virulence Genes in Salmonella
Notice bibliographique
Résumé
We have developed a targeted, amplicon-based next-generation sequencing method to detect and analyze 227 virulence genes (VG) of Salmonella (AmpliSeqSalm_227VG) for assessing the pathogenicity potential of Salmonella. The procedure was developed using 80 reference genomes representing 75 epidemiologically-relevant serovars associated with human salmonellosis. We applied the AmpliSeqSalm_227VG assay to (a) 35 previously characterized field strains of Salmonella consisting of serovars commonly incriminated in foodborne illnesses and (b) 34 Salmonella strains with undisclosed serological or virulence attributes, and were able to divide Salmonella VGs into two groups: core VGs and variable VGs. The commonest serovars causing foodborne illnesses such as Enteritidis, Typhimurium, Heidelberg and Newport had a high number of VGs (217–227). In contrast, serovars of subspecies not commonly associated with human illnesses, such as houtenae, arizonae and salame, tended to have fewer VGs (177–195). Variable VGs were not only infrequent but, when present, displayed considerable sequence variation: safC, sseL, sseD, sseE, ssaK and stdB showed the highest variation and were linked to strain pathogenicity. In a chicken infection model, VGs belonging to rfb and sse operons showed differences and were linked with pathogenicity. The high-throughput, targeted NGS-based AmpliSeqSalm_227VG procedure provided previously unknown information about variation in select virulence genes that can now be applied to a much larger population of Salmonella for evaluating pathogenicity of various serovars of Salmonella and for risk assessment of foodborne salmonellosis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».