Genes associated with fitness and disease severity in the pan-genome of mastitis-associated <i>Escherichia coli</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bovine mastitis caused by Escherichia coli may manifest as subclinical through severe acute disease and can be transient or persistent in nature. Little is known about bacterial factors that impact clinical outcomes or allow some strains to outcompete others in the mammary gland (MG) environment. Mastitis-associated E. coli (MAEC) may have distinctive characteristics which may contribute to the varied nature of the disease. In this study, we sequenced the genomes of 96 MAEC strains isolated from cattle with clinical mastitis (CM). We utilized clinical severity data to perform genome-wide association studies to identify accessory genes associated with strains isolated from mild or severe CM, or with high or low competitive fitness during in vivo competition assays. Genes associated with pathogenic or commensal strains isolated from bovine and avian sources were also identified. A type-2 secretion system (T2SS) and a chitinase (ChiA) exported by this system were strongly associated with pathogenic isolates compared with commensal strains. Strains carrying these genes also had higher competitive fitness during experimental intramammary infections. Deletion of chiA from MAEC isolates decreased their adherence to cultured bovine mammary epithelial cells, suggesting that the increased fitness associated with strains possessing this gene may be due to better attachment in the MG. Importance Bovine mastitis caused by MAEC compromises animal health and inflicts substantial product losses in dairy farming. Given their high levels of intraspecies genetic variability, virulence factors of commonly used MAEC model strains may not be relevant to all members of this group. Here we analyzed clinical data as well as fitness (quantified in a mouse MG model) of diverse MAEC isolates to identify accessory genes that contribute to infection. We demonstrated a novel role for chitinase in promoting attachment to mammary epithelial cells. Reverse genetic approaches can be applied to the collection of strains and their complete genome sequences that we have presented here. Overall, these results provide a much richer understanding of MAEC and suggest bacterial processes that may underlie the clinical diversity associated with mastitis and their adaptation to this unique environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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.
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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 ».