Genomic Analysis of Shiga Toxin-Producing E. coli O157 Cattle and Clinical Isolates from Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Shiga toxin (stx) is the principal virulence factor of the foodborne pathogen, Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) O157:H7 and is associated with various lambdoid bacterio (phages). A comparative genomic analysis was performed on STEC O157 isolates from cattle (n = 125) and clinical (n = 127) samples to characterize virulence genes, stx-phage insertion sites and antimicrobial resistance genes that may segregate strains circulating in the same geographic region. In silico analyses revealed that O157 isolates harboured the toxin subtypes stx1a and stx2a. Most cattle (76.0%) and clinical (76.4%) isolates carried the virulence gene combination of stx1, stx2, eae and hlyA. Characterization of stx1 and stx2-carrying phages in assembled contigs revealed that they were associated with mlrA and wrbA insertion sites, respectively. In cattle isolates, mlrA and wrbA insertion sites were occupied more often (77% and 79% isolates respectively) than in clinical isolates (38% and 1.6% isolates, respectively). Profiling of antimicrobial resistance genes (ARGs) in the assembled contigs revealed that 8.8% of cattle (11/125) and 8.7% of clinical (11/127) isolates harboured ARGs. Eight antimicrobial resistance genes cassettes (ARCs) were identified in 14 isolates (cattle, n = 8 and clinical, n = 6) with streptomycin (aadA1, aadA2, ant(3’’)-Ia and aph(3’’)-Ib) being the most prevalent gene in ARCs. The profound disparity between the cattle and clinical strains in occupancy of the wrbA locus suggests that this trait may serve to differentiate cattle from human clinical STEC O157:H7. These findings are important for stx screening and stx-phage insertion site genotyping as well as monitoring ARGs in isolates from cattle and clinical samples.
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 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».