Influence of temperature and pH on induction of Shiga toxin Stx1a in Escherichia coli
Notice bibliographique
Résumé
Shiga toxin-producing strains represent pathogenic group that is of concern in food production. The present study evaluated forty-eight E. coli isolates (11 with intact stx gene, while remaining isolates presented only stx-fragments) for Shiga toxin production. The four most expressive stx-producers (O26, O103, O145, and O157) were selected to evaluate effects of pH (3.5, 4.5, and 7) and temperature (35, 40, and 50°C). After determining acid stress effects in media on Stx-induction, we mimicked “in natura” conditions using milk, apple, and orange juices. Only isolates that showed the presence of intact stx gene (11/48) produced Shiga toxin. In addition, acid pH had a role in down-regulating the production of Shiga toxin, in both lactic acid and juices. In contrast, non-lethal heating (40°C), when in neutral pH and milk was a favorable environment to induce Shiga toxin. Lastly, two isolates (O26 and O103) showed a higher capacity to produce Shiga toxin and were included in a genomic cluster with other E. coli involved in worldwide foodborne outbreaks. The induction of this toxin when subjected to 40°C may represent a potential risk to the consumer, since the pathogenic effect of oral ingestion of Shiga toxin has already been proved in an animal model.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».