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Enregistrement W4413286269 · doi:10.1128/mbio.01963-25

Rapid, low-cost colorimetric detection of <i>Salmonella</i> Typhi bacteriophages for environmental surveillance

2025· article· en· W4413286269 sur OpenAlexaff
Késia Esther da Silva, Shiva Ram Naga, Paulo César Pereira dos Santos, Karla Fisher, Jean T. Coulibaly, Mi Yang, Eric J. Nelson, Richelle C. Charles, Katherine Shafer, Brad-Lot Igiraneza, Mohammed S. Yusuf, Kathleen M. Neuzil, Isaac I. Bogoch, Rajeev Shrestha, Dipesh Tamrakar, Jason R. Andrews

Notice bibliographique

RevuemBio · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesStanford University Center for Innovation in Global HealthNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésSalmonella typhiTyphoid feverSanitationMicrobiologyAgarSalmonellaEnvironmental healthVeterinary medicineBiologyBacteriaMedicineEnvironmental scienceEnvironmental engineeringEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Typhoid fever remains a global public health challenge, especially in low- and middle-income countries where poor sanitation and limited access to clean water facilitate transmission. The lack of data on disease burden poses a significant barrier to adopting effective interventions such as vaccination programs. We developed a novel colorimetric assay for the detection of S . Typhi-specific bacteriophages (phages) in environmental water samples, providing an indirect indicator of S . Typhi contamination and insights into typhoid burden. We collected surface water samples from Brazil, Côte d’Ivoire, Nepal, and Niger, covering urban, peri-urban, and rural areas. We evaluated the colorimetric assay efficiency against the agar overlay plaque assay. Isolated phages were tested against various bacteria to assess their host range. The colorimetric assay demonstrated high sensitivity (100% concordance with double agar overlay) with a detection limit of 28 plaque-forming units per milliliter (PFU/mL), and results were obtained in 5.5 hours. Phage detection rates were highest in densely populated areas with poor sanitation, particularly in Kathmandu, Nepal (98% positivity in river samples) and Abidjan, Côte d’Ivoire (35.1% positivity in drainage samples). The detection of S . Typhi phages in Côte d’Ivoire is particularly important, as the burden of typhoid in the region was previously undocumented. Phages were not detected in rural and drinking water sources. Host range analyses demonstrated that all isolated phages were specific to S . Typhi. The novel colorimetric assay offers a rapid and sensitive method for detecting S . Typhi bacteriophages in environmental water. The scalability, low cost (~$2.40 per sample), and minimal equipment requirements suggest that this could be an effective tool for typhoid surveillance in resource-limited settings. IMPORTANCE Typhoid fever, caused by Salmonella Typhi, remains a significant global health threat, particularly in low-resource settings with inadequate sanitation. Effective control measures, such as vaccines, require precise data on where typhoid is most prevalent, yet current surveillance methods are expensive and limited in scope. This study introduces a rapid, low-cost, and scalable colorimetric assay for detecting S. Typhi bacteriophages (viruses that infect bacteria) in environmental water samples. Unlike traditional methods, this test detects the presence of S. Typhi indirectly by identifying associated phages, offering a specific and sensitive approach for monitoring typhoid fever circulation. The assay was validated in diverse settings across four countries and demonstrated high accuracy and cost efficiency. By reducing reliance on expensive laboratory equipment and complex procedures, this tool makes typhoid surveillance more accessible, especially in low-income regions, helping prioritize vaccination campaigns and improve public health interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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