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Enregistrement W7047069519

Étude de génomique comparative d'isolats Escherichia spp. provenant d'animaux de ferme

2016· other· fr· W7047069519 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2016
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLimitingContext (archaeology)Term (time)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Escherichia coli possède une grande plasticité génomique comme en témoigne la diversité des souches à l’intérieur de cette espèce bactérienne. Bien que la majorité des souches soient inoffensives ou à tout le moins opportunistes, plusieurs ont acquis des facteurs de virulence spécifiques leur procurant un pouvoir pathogénique. Les souches pathogènes comme E. coli O157 :H7 sont responsables de cas de morbidité, mortalité et pertes économiques importantes dans l’industrie agro-alimentaire dans le monde entier. L’évolution bactérienne est un mécanisme continuel qui se fait via l’échange d’éléments génétiques mobiles, de mutations ponctuelles et autres réarrangements génétiques. Ces changements génétiques peuvent procurer des avantages sélectifs permettant une adaptation bactérienne rapide face aux stress et changements environnementaux et favorisant le développement de pathogènes émergents. Dans la première partie de ce projet, nous avons étudié la région intergénique mutS-rpoS, qui est une des plus grandes sources de polymorphisme chromosomique chez les entérobactéries. Notre analyse génomique comparative a permis de confirmer le polymorphisme à l’intérieur même d’un ensemble de souches Escherichia spp., Salmonella spp. et Shigella spp. De plus, nous avons pu confirmer que certains types de polymorphismes dans la région mutS-rpoS étaient fortement associés à certains types de pathogènes chez E. coli. Dans notre analyse, nous avons ressorti un groupe de gènes à l’intérieur de la région mutS-rpoS qui pourraient sevir comme marqueur chromosomique intéressant pour les E. coli extra-intestinaux (ExPEC), un groupe comprennant des souches hautement pathogènes et difficiles à définir par les tests actuelllement disponibles. Dans notre analyse bio-informatique, nous avons isolé ce groupe de gènes associé aux ExPEC et nous l’avons caractérisé in sillico. Nous avons également inclus dans l’analyse deux souches hypermutables du genre Escherichia spp. de notre collection, isolées d’animaux de ferme. L’hypermutabilité ou la capacité d’acquérir des mutations plus rapidement que la normale accélère le processus d’évolution et la capacité d’adaptation de ces souches. La région mutS-rpoS est reliée au système de réparation de l’ADN bactérien (MMRS) et pourrait être impliquée dans l’apparition du phénotype d’hypermutabilité. Durant
\nles dernières années, de plus en plus d’espèces du genre Escherichia ont été isolées de cas cliniques d’animaux et d’humains. Ces souches atypiques ont un potentiel de virulence très élevé, des combinaisons de gènes de virulence et des variants génétiques différents des souches typiques, et certaines souches ont même évolué en tant que pathogènes. Les souches de l’espèce E. albertii ont été isolées récemment et ont un grand potentiel de virulence autant chez les humains que chez les oiseaux. Ces souches sont souvent confondues avec d’autres organismes pathogènes comme E. coli dans les tests biochimiques, et le manque de connaissances sur E. albertii rend son identification difficile. Dans la deuxième partie de ce projet, nous avons identifié des gènes spécifiques aux souches d’E. albertii ainsi que des gènes de virulence présents chez E. albertii par comparaisons génomiques, ce qui a permis de développer et optimiser un test PCR (réaction en chaîne par polymérase) visant l’identification génomique rapide et fiable d’E. albertii.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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