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Enregistrement W4321184664 · doi:10.1101/2023.02.14.23285806

Detection of <i>Salmonella</i> Typhi bacteriophages in surface waters as a scalable approach to environmental surveillance

2023· preprint· en· W4321184664 sur OpenAlexaff
Sneha Shrestha, Késia Esther da Silva, Jivan Shakya, Alexander T. Yu, Nishan Katuwal, Rajeev Shrestha, Mudita Shakya, Sabin Bikram Shahi, Shiva Ram Naga, Christopher LeBoa, Kristen Aiemjoy, Isaac I. Bogoch, Senjuti Saha, Dipesh Tamrakar, Jason R. Andrews

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésSalmonella typhiTyphoid feverBiologyPopulationMicrobiologySalmonellaSiphoviridaeVeterinary medicineVirologyBacteriaBacteriophageGeneEscherichia coliEnvironmental healthGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Environmental surveillance, using detection of Salmonella Typhi DNA, has emerged as a potentially useful tool to identify typhoid-endemic settings; however, it is relatively costly and requires molecular diagnostic capacity. We sought to determine whether S . Typhi bacteriophages are abundant in water sources in a typhoid-endemic setting, using low-cost assays. We collected drinking and surface water samples from urban, peri-urban and rural areas in 4 regions of Nepal. We performed a double agar overlay with S . Typhi to assess the presence of bacteriophages. We isolated and tested phages against multiple strains to assess their host range. We performed whole genome sequencing of isolated phages, and generated phylogenies using conserved genes. S . Typhi-specific bacteriophages were detected in 54.9% (198/361) of river water samples and 6.3% (1/16) drinking water samples from the Kathmandu Valley and Kavrepalanchok. Water samples collected within or downstream of population-dense areas were more likely to be positive (72.6%, 193/266) than those collected upstream from population centers (5.3%, 5/95) (p=0.005). In urban Biratnagar and rural Dolakha, where typhoid incidence is low, only 6.7% (1/15, Biratnagar) and 0% (0/16, Dolakha) samples contained phages. All S . Typhi phages were unable to infect other Salmonella and non- Salmonella strains, nor a Vi-knockout S . Typhi strain. Representative strains from S . Typhi lineages were variably susceptible to the isolated phages. Phylogenetic analysis showed that S . Typhi phages belonged to two different viral families ( Autographiviridae and Siphoviridae ) and clustered in three distinct groups. S . Typhi bacteriophages were highly abundant in surface waters of typhoid-endemic communities but rarely detected in low typhoid burden communities. Bacteriophages recovered were specific for S . Typhi and required Vi polysaccharide for infection. Screening small volumes of water with simple, low-cost plaque assays enables detection of S . Typhi phages and should be further evaluated as a scalable tool for typhoid environmental surveillance. Highlights Typhoid phages are detectable in surface water using simple assays, in communities with high typhoid burden. Bacteriophages are highly specific for S . Typhi and required Vi polysaccharide for infection. S . Typhi phages have a broad lytic activity against the S . Typhi strains circulating in Nepal. Phage plaque assay can be used as a low-cost tool to identify communities where typhoid is endemic. The high abundance of phages in river water suggest that this could be an alternative to molecular methods for environmental surveillance for typhoid.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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