Genomic Drivers of Biofilm Formation in Salmonella Enteritidis and S. Kentucky from Poultry Production
Notice bibliographique
Résumé
Salmonella Enteritidis (SE) remains a leading cause of human illness worldwide, and its persistence in poultry environments might be partially attributed to their ability to form biofilm. This study compared the biofilm capacity of 15 SE and 24 Salmonella Kentucky (SK) isolates from poultry products and processing facilities to uncover genetic factors driving biofilm heterogeneity. Biofilm formation and curli/cellulose production were evaluated at 20–22 °C. Genomic analyses included phylogenetic reconstruction, comparative system profiling, SNP variation, and BLASTp v2.17.0 comparisons. Phenotypic assays showed that most SE isolates (73%) were strong biofilm formers, while the majority of SK isolates (62%) failed to form biofilms, despite many carrying the complete curli–cellulose gene set and other biofilm-associated genes. Genomic analysis identified 124 biofilm-related genes, 108 of which were conserved across all isolates, and revealed 24 variants with potential functional impact. Mutations in cellulose biosynthesis (bcs) genes were linked to weaker biofilms, whereas nonsynonymous variants in tol family genes may impair flagellar biosynthesis and matrix stability. These findings demonstrate that genetic variation, not just gene presence, shapes biofilm phenotypes and highlight key molecular targets that may explain why SE persists in poultry production while SK is less successful.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».