Occurrence, Sources and Virulence Potential of <i>Arcobacter butzleri</i> in Urban Municipal Stormwater Systems
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide A. butzleri is an underappreciated emerging global pathogen, despite growing evidence that it is a major contributor of diarrheal illness. Few studies have investigated the occurrence and public health risks that this organism possesses from waterborne exposure routes including through stormwater use. In this study, we assessed the prevalence, virulence potential, and primary sources of stormwater-isolated A. butzleri in fecally contaminated urban stormwater systems. Based on qPCR, A. butzleri was the most common enteric bacterial pathogen [25%] found in stormwater among a panel of pathogens surveyed, including Shiga-toxin producing Escherichia coli (STEC) [6%], Campylobacter spp. [4%], and Salmonella spp. [<1%]. Concentrations of the bacteria, based on qPCR amplification of the single copy gene hsp60, were as high as 6.2 log 10 copies/100 mL, suggesting significant loading of this pathogen in some stormwater systems. Importantly, out of 73 unique stormwater culture isolates, 90% were positive for the putative virulence genes cadF, ciaB, tlyA, cjl349, pldA, and mviN, while 50–75% of isolates also possessed the virulence genes irgA, hecA, and hecB . Occurrence of A . butzleri was most often associated with the human fecal pollution marker HF183 in stormwater samples. These results suggest that A. butzleri may be an important bacterial pathogen in stormwater, warranting further study on the risks it represents to public health during stormwater use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».