Stress Resistance and Virulence Gene Profiles Associated with Phylogeny and Phenotypes of Escherichia coli from Cattle
Notice bibliographique
Résumé
Seven serogroups of E. coli (Top 7 E. coli) are frequently implicated in foodborne outbreaks in North America, largely due to their carriage of Shiga toxin genes (stx). This study aimed to profile resistance genes and virulence factors (VF), and their potential association with phylogeny and phenotypes of Top 7 E. coli originating from cattle in Canada. 155 Top 7 E. coli isolates previously characterized for heat and acid resistance and biofilm-forming ability were whole genome sequenced and analyzed for phylogeny, VF and stress resistance genes. The 155 E. coli strains belonged to six phylogroups: A (n=32), B1 (n=93), C (n=3), D (n=11), E (n=15), and G (n=1). Different phylogroups were clearly separated on the core genome tree, with strains of the same serotype closely clustered. The carriage of stx and the transmissible locus of stress tolerance (tLST), the extreme heat resistance marker, was mutually exclusive, in 33 and 15 genomes, respectively. A novel O84:H2 strain carrying stx1a was also identified. In total, 70, 41, and 32 VF, stress resistance genes and antibiotic resistance genes were identified. The stress resistance genes included those for metal (n=29), biocides/acid (n=4) and heat (n=8) resistance. All heat-resistance genes and most metal-resistance genes that were differentially distributed among the phylogroups were exclusively in phylogroup A. VF were least and most present in phylogroups A and D, respectively. No specific genes associated with acid resistance or biofilm formation phenotypes were identified. VF were more abundant (P < 0.05) in the non-biofilm forming population and acid-resistant population.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».