Genotyping and biofilm formation of Mycoplasma hyopneumoniae and their association with virulence
Notice bibliographique
Résumé
Mycoplasma hyopneumoniae, the causative agent of swine respiratory disease, demonstrates differences in virulence. However, factors associated with this variation remain unknown. We herein evaluated the association between differences in virulence and genotypes as well as phenotype (i.e., biofilm formation ability). Strains 168 L, RM48, XLW-2, and J show low virulence and strains 232, 7448, 7422, 168, NJ, and LH show high virulence, as determined through animal challenge experiments, complemented with in vitro tracheal mucosa infection tests. These 10 strains with known virulence were then subjected to classification via multilocus sequence typing (MLST) with three housekeeping genes, P146-based genotyping, and multilocus variable-number tandem-repeat analysis (MLVA) of 13 loci. MLST and P146-based genotyping identified 168, 168 L, NJ, and RM48 as the same type and clustered them in a single branch. MLVA assigned a different sequence type to each strain. Simpson's index of diversity indicates a higher discriminatory ability for MLVA. However, no statistically significant correlation was found between genotypes and virulence. Furthermore, we investigated the correlation between virulence and biofilm formation ability. The strains showing high virulence demonstrate strong biofilm formation ability, while attenuated strains show low biofilm formation ability. Pearson correlation analysis revealed a significant positive correlation between biofilm formation ability and virulence. To conclude, there was no association between virulence and our genotyping data, but virulence was found to be significantly associated with the biofilm formation ability of M. hyopneumoniae.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».