Genomic Approaches for the Characterization of Shiga-toxigenic E. coli (STEC)
Notice bibliographique
Résumé
Foodborne illness in Canada and worldwide often results in unnecessary suffering, long-term disability, and loss of life.Shiga-toxigenic E. coli (STEC) are a significant cause of foodborne illness in Canada, and as a result, it is of high priority to improve detection, isolation, and characterization methods to mitigate their impact on public health.While current methods generally provide accurate strain characterization at an unprecedented resolution, they occasionally face limitations that may have significant implications on risk assessment.Traditionally, STEC methods have primarily focused on O157 STEC; however, there is a need to shift towards methodologies that target STEC of all serotypes, as the role of non-O157 STEC in clinical illness has become clear and the STEC risk assessment criteria transition to virulence factors such as Shiga toxins.To support this, a comprehensive Shiga toxin Database (STxDB) was curated.The STxDB will be used in conjunction with PoreSippR: a rapid method for the characterization of STEC using Nanopore sequencing, which together, will provide comprehensive characterization of STEC within 1-2 hours, in addition to ensuring full-length Shiga toxin genes are elucidated each time an STEC strain is characterized which will be accurately subtyped.Finally, an STEC benchmark dataset consisting of 158 STEC strains of a diverse range of serotypes and virulence profiles was curated for use in the development of novel STEC methods, which will ensure the detection a wide variety of STEC in Canadian foods.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,007 |
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 ».