A Comprehensive Review on Shiga Toxin Subtypes and Their Niche-Related Distribution Characteristics in Shiga-Toxin-Producing E. coli and Other Bacterial Hosts
Notice bibliographique
Résumé
Shiga toxin (Stx), the main virulence factor of Shiga-toxin-producing E. coli (STEC), was first discovered in Shigella dysenteriae strains. While several other bacterial species have since been reported to produce Stx, STEC poses the most significant risk to human health due to its widespread prevalence across various animal hosts that have close contact with human populations. Based on its biochemical and molecular characteristics, Shiga toxin can be grouped into two types, Stx1 and Stx2, among which a variety of variants and subtypes have been identified in various bacteria and host species. Interestingly, the different Stx subtypes appear to vary in their host distribution characteristics and in the severity of diseases that they are associated with. As such, this review provides a comprehensive overview on the bacterial species that have been recorded to possess stx genes to date, with a specific focus on the various Stx subtype variants discovered in STEC, their prevalence in certain host species, and their disease-related characteristics. This review provides a better understanding of the Stx subtypes and highlights the need for rapid and accurate approaches to toxin subtyping for the proper evaluation of the health risks associated with Shiga-toxin-related bacterial food contamination and human infections.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».