Evaluation of pathotype marker genes in Streptococcus suis isolated from human and clinically healthy swine in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Streptococcus suis is a zoonotic pathogen that causes substantial economic losses in the pig industry and contributes to human infections worldwide, especially in Southeast Asia. Recently, a multiplex polymerase chain reaction (PCR) process was developed to distinguish disease-associated and non-disease-associated pathotypes of S. suis European strains. Herein, we evaluated the ability of this multiplex PCR approach to distinguish pathotypes of S. suis in Thailand. RESULTS: This study was conducted on 278 human S. suis isolates and 173 clinically healthy pig S. suis isolates. PCR identified 99.3% of disease-associated strains in the human isolates and 11.6% of non-disease-associated strains in the clinically healthy pig isolates. Of the clinically healthy pig S. suis isolates, 71.1% were classified as disease-associated. We also detected undetermined pathotype forms in humans (0.7%) and pigs (17.3%). The PCR assay classified the disease-associated isolates into four types. Statistical analysis revealed that human S. suis clonal complex (CC) 1 isolates were significantly associated with the disease-associated type I, whereas CC104 and CC25 were significantly associated with the disease-associated type IV. CONCLUSION: Multiplex PCR cannot differentiate non-disease-associated from disease-associated isolates in Thai clinically healthy pig S. suis strains, although the method works well for human S. suis strains. This assay should be applied to pig S. suis strains with caution. It is highly important that multiplex PCR be validated using more diverse S. suis strains from different geographic areas and origins of isolation.
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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 | 0,000 | 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 ».