185 resultados para ESCHERICHIA COLI


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Pesquisou-se a ocorrência de Escherichia coli (EPEC, EIEC, O157) em água e peixe (pele, trato digestivo e músculo) de pesque-pagues da microbacia do Córrego Rico, Jaboticabal (SP). Foram isoladas 115 cepas de E. coli, entre as quais 49 (43%) foram sorogrupadas como EPEC. Os sorogrupos mais frequentes foram O125, O126 e O158. Dentre as amostras testadas, 60 (52%) apresentaram resistência simultânea a dois antimicrobianos. A análise de correspondência foi realizada com o intuito de verificar as possíveis correspondências envolvendo o local de isolamento, sorogrupos e multirresistência e, com isso, pôde-se observar que o músculo apresentou menor correspondência com os demais fatores analisados. Porém, o isolamento de sorogrupos EPEC neste estudo representa risco à saúde dos consumidores.

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The rise of extended-spectrum beta-lactamase (ESBL)-producing Escherichia coli in food-producing animals is a growing concern for public health. We investigated ESBL producers isolated from broiler chickens in Brazil and characterized 19 CTX-M-2-producing E.coli. The ISCR1 was detected upstream of the chromosome-located gene bla(CTX-M-2), associated with sul-1 type integron structure. CTX-M-2-producing E.coli exhibited different PFGE-types and phylogenetic groups, showing a non-clonal dissemination. The sequence types found (ST93, ST155 and ST2309) have been associated with humans and animals worldwide. Herein, we report the chromosomal location of bla(CTX-M-2) on E.coli, highlighting the risks of multidrug-resistant bacteria in food-producing animals.

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Biological processes are complex and possess emergent properties that can not be explained or predict by reductionism methods. To overcome the limitations of reductionism, researchers have been used a group of methods known as systems biology, a new interdisciplinary eld of study aiming to understand the non-linear interactions among components embedded in biological processes. These interactions can be represented by a mathematical object called graph or network, where the elements are represented by nodes and the interactions by edges that link pair of nodes. The networks can be classi- ed according to their topologies: if node degrees follow a Poisson distribution in a given network, i.e. most nodes have approximately the same number of links, this is a random network; if node degrees follow a power-law distribution in a given network, i.e. small number of high-degree nodes and high number of low-degree nodes, this is a scale-free network. Moreover, networks can be classi ed as hierarchical or non-hierarchical. In this study, we analised Escherichia coli and Saccharomyces cerevisiae integrated molecular networks, which have protein-protein interaction, metabolic and transcriptional regulation interactions. By using computational methods, such as MathematicaR , and data collected from public databases, we calculated four topological parameters: the degree distribution P(k), the clustering coe cient C(k), the closeness centrality CC(k) and the betweenness centrality CB(k). P(k) is a function that calculates the total number of nodes with k degree connection and is used to classify the network as random or scale-free. C(k) shows if a network is hierarchical, i.e. if the clusterization coe cient depends on node degree. CC(k) is an indicator of how much a node it is in the lesse way among others some nodes of the network and the CB(k) is a pointer of how a particular node is among several ...(Complete abstract click electronic access below)

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The reducionism method has helped in the clari cation of functioning of many biological process. However, such process are extremely complex and have emergent properties that can not be explained or even predicted by reducionism methods. To overcome these limits, researchers have been used a set of methods known as systems biology, a new area of biology aiming to understand the interactions between the multiple components of biological processes. These interactions can be represented by a mathematical object called graph or network, where the interacting elements are represented by a vertex and the interactions by edges that connect a pair of vertexes. Into graphs it is possible to nd subgraphs, occurring in complex networks at numbers that are signi cantly higher than those in randomized networks, they are de ned as motifs. As motifs in biological networks may represent the structural units of biological processess, their detection is important. Therefore, the aim of this present work was detect, count and classify motifs present in biological integrated networks of bacteria Escherichia coli and yeast Saccharomyces cere- visiae. For this purpose, we implemented codes in MathematicaR and Python environments for detecting, counting and classifying motifs in these networks. The composition and types of motifs detected in these integrated networks indicate that such networks are organized in three main bridged modules composed by motifs in which edges are all the same type. The connecting bridges are composed by motifs in which the types of edges are diferent

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Escherichia coli é uma bactéria Gram-negativa, pertencente à família Enterobacteriaceae, que habita o intestino de animais de sangue quente, com 90% sendo comensais para o ser humano e 10% patogênicas. Quando presente em alimentos esse grupo é considerado um bom indicador higiênico-sanitário de alimentos. Em alimentos, a cepa patogênica mais estudada é E. coli produtora de toxina de Shiga (STEC) O157:H7. Entretanto, muitos casos vêm ocorrendo em todo o mundo devido a cepas patogênicas não O157, como O103, O111, O145 e O26. As STECs são responsáveis por desde uma simples diarréia até diarréia sanguinolenta que pode evoluir ainda para síndrome hemolítica urêmica e púrpura trombótica trombocitopênica, que podem ocasionar danos crônicos como falência renal. A transmissão destas cepas se deve a carnes mal cozidas, leites e derivados não pasteurizados, água e vegetais contaminados. Uma característica interessante de E. coli O157:H7 é o seu mecanismo de resistência ao estresse ácido – ácido tolerância – de modo que os alimentos ácidos não podem mais ser considerados seguros contra tais organismos. A fim de ampliar o conhecimento acerca das cepas não O157 e dos mecanismos de ácido resistência, este trabalho teve por objetivo verificar o comportamento de linhagens de STEC não O157:H7 submetidas às condições de estresse de baixo pH utilizando para tanto meios de cultura acidificados e polpas de frutas como matriz alimentar. Constatou-se que quando mantidas em condições-controle e as ácido-adaptadas mantêm populações da ordem de 2 a 3 log UFC/mL quando em polpas de frutas sabor cajá (pH 2,3) e tamarindo (pH 2,3) armazenadas a 4 C por até 30 dias