RESUMEN
Avian pathogenic Escherichia coli (APEC) is responsible for various pathological processes in birds and is considered as one of the principal causes of morbidity and mortality, associated with economic losses to the poultry industry. The objective of this study was to demonstrate that it is possible to predict antimicrobial resistance of 256 samples (APEC) using 38 different genes responsible for virulence factors, through a computer program of artificial neural networks (ANNs). A second target was to find the relationship between (PI) pathogenicity index and resistance to 14 antibiotics by statistical analysis. The results showed that the RNAs were able to make the correct classification of the behavior of APEC samples with a range from 74.22 to 98.44%, and make it possible to predict antimicrobial resistance. The statistical analysis to assess the relationship between the pathogenic index (PI) and resistance against 14 antibiotics showed that these variables are independent, i.e. peaks in PI can happen without changing the antimicrobial resistance, or the opposite, changing the antimicrobial resistance without a change in PI.(AU)
Escherichia coli patogênica (APEC) para as aves é responsável por vários processos patológicos em aves, sendo considerado como uma das principais causas de morbidade e mortalidade, associado com perdas econômicas para a indústria avícola. O objetivo do presente trabalho foi demonstrar que é possível predizer a resistência antimicrobiana de 256 amostras de APEC utilizando 38 genes responsáveis por distintos fatores de virulência, através de um programa computacional de redes neurais artificiais (RNAs). O segundo objetivo foi verificar por análise estatística a relação entre o índice de patogenicidade (IP) e a resistência aos 14 antimicrobianos. Os resultados demostraram que as RNAs foram capazes de realizar a classificação correta do comportamento das amostras APEC com uma amplitude de 74,22 a 98,44%, desta forma tornando possível predizer a resistência antimicrobiana. A análise estatística realizada para verificar a relação entre o IP e a resistência aos antimicrobianos demostrou que estas variáveis são independentes, ou seja, podem haver picos no IP sem alteração na resistência, ou até mesmo o contrário, alteração na resistência antimicrobiana sem mudança no IP.(AU)
Asunto(s)
Animales , Pollos/microbiología , Escherichia coli/aislamiento & purificación , Farmacorresistencia Microbiana , Redes Neurales de la Computación , Antiinfecciosos/aislamiento & purificaciónRESUMEN
Avian pathogenic Escherichia coli (APEC) is responsible for various pathological processes in birds and is considered as one of the principal causes of morbidity and mortality, associated with economic losses to the poultry industry. The objective of this study was to demonstrate that it is possible to predict antimicrobial resistance of 256 samples (APEC) using 38 different genes responsible for virulence factors, through a computer program of artificial neural networks (ANNs). A second target was to find the relationship between (PI) pathogenicity index and resistance to 14 antibiotics by statistical analysis. The results showed that the RNAs were able to make the correct classification of the behavior of APEC samples with a range from 74.22 to 98.44%, and make it possible to predict antimicrobial resistance. The statistical analysis to assess the relationship between the pathogenic index (PI) and resistance against 14 antibiotics showed that these variables are independent, i.e. peaks in PI can happen without changing the antimicrobial resistance, or the opposite, changing the antimicrobial resistance without a change in PI.
Escherichia coli patogênica (APEC) para as aves é responsável por vários processos patológicos em aves, sendo considerado como uma das principais causas de morbidade e mortalidade, associado com perdas econômicas para a indústria avícola. O objetivo do presente trabalho foi demonstrar que é possível predizer a resistência antimicrobiana de 256 amostras de APEC utilizando 38 genes responsáveis por distintos fatores de virulência, através de um programa computacional de redes neurais artificiais (RNAs). O segundo objetivo foi verificar por análise estatística a relação entre o índice de patogenicidade (IP) e a resistência aos 14 antimicrobianos. Os resultados demostraram que as RNAs foram capazes de realizar a classificação correta do comportamento das amostras APEC com uma amplitude de 74,22 a 98,44%, desta forma tornando possível predizer a resistência antimicrobiana. A análise estatística realizada para verificar a relação entre o IP e a resistência aos antimicrobianos demostrou que estas variáveis são independentes, ou seja, podem haver picos no IP sem alteração na resistência, ou até mesmo o contrário, alteração na resistência antimicrobiana sem mudança no IP.
Asunto(s)
Animales , Farmacorresistencia Microbiana , Escherichia coli/aislamiento & purificación , Pollos/microbiología , Antiinfecciosos/aislamiento & purificación , Redes Neurales de la ComputaciónRESUMEN
Fifty-five bursa of Fabricius (BF) were evaluated by optical microscopy for three different avian histopathologists (H1, H3 and H4) to determine the degree of lymphoid depletion. One histologist evaluated the same slides at two different times (H1 and H2) with four-months interval between the observations. The same BFs were evaluated using the system of Digital Lymphocyte Depletion Evaluation (ADDL), being performed by three differents operators of the system, not histopathologists. The results showed was a significant difference between the histopathologists and between the scores established by the same expert (H1 and H2). However, there were not significant differences between the scores with the ADDL system, obtained using ADDL. The results make clear the fragility of the subjective lymphocyte depletion score classification by the traditional histologic method, while the ADDL system proves to be more appropriated for the assessment of the lymphoid loss in the BF.(AU)
Cinquenta e cinco bursas de Fabricius (BF) foram avaliadas através da microscopia óptica por três diferentes histopatologistas aviários (H1, H3 e H4) para determinar o grau de depleção linfóide. Um histopatologista avaliou as amostras em dois momentos distintos (H1 e H2) com quatro meses de intervalo entre as observações. As mesmas BF foram avaliadas utilizando-se o sistema de Avaliação Digital da Depleção Linfocitária (ADDL), sendo realizadas por três diferentes operadores do sistema, não histopatologistas. Os resultados mostraram diferenças significativas entre os histopatologistas e entre um mesmo histopatologista (H1 e H2). Contudo, não houve diferenças significativas entre os escores obtidos utilizando-se ADDL. Estes resultados caracterizam a fragilidade da classificação subjetiva em escores de depleção linfóide, enquanto o sistema ADDL prova ser um sistema robusto de avaliação da perda linfocitária na BF.(AU)
Asunto(s)
Animales , Bolsa de Fabricio/diagnóstico por imagen , Depleción Linfocítica/veterinaria , Técnicas Histológicas/veterinariaRESUMEN
Fifty Bursa of Fabricius (BF) were examined by conventional optical microscopy and digital images were acquired and processed using Matlab® 6.5 software. The Artificial Neuronal Network (ANN) was generated using Neuroshell® Classifier software and the optical and digital data were compared. The ANN was able to make a comparable classification of digital and optical scores. The use of ANN was able to classify correctly the majority of the follicles, reaching sensibility and specificity of 89 percent and 96 percent, respectively. When the follicles were scored and grouped in a binary fashion the sensibility increased to 90 percent and obtained the maximum value for the specificity of 92 percent. These results demonstrate that the use of digital image analysis and ANN is a useful tool for the pathological classification of the BF lymphoid depletion. In addition it provides objective results that allow measuring the dimension of the error in the diagnosis and classification therefore making comparison between databases feasible.(AU)
Cinquenta Bursa de Fabrícius (BF) foram examinadas através de microscopia óptica convencional e imagens digitais foram obtidas e processadas através do software Matlab® 6.5. Redes Neurais Artificiais (ANN) foram geradas com a utilização do software Neuroshell® Classifier, e os dados das análises óptica e digital foram comparados. A ANN classificou corretamente a maioria dos folículos, atingindo sensibilidade e especificidade de 89 por cento e 96 por cento, respectivamente. Quando os folículos foram agrupados de forma binária houve um aumento da sensibilidade para 90 por cento e obteve-se um valor máximo para a especificidade de 92 por cento. Estes resultados demonstram que o uso da análise digital de imagem associada à ANNé uma ferramenta bastante útil para a classificação patológica da depleção linfóide da BF. Além disso, fornece resultados objetivos que permitem medir a dimensão do erro classificatório, tornando possível a comparação entre distintos bancos de dados.(AU)
Asunto(s)
Animales , Bolsa de Fabricio/anatomía & histología , Redes Neurales de la Computación , Aves , Depleción LinfocíticaRESUMEN
Fifty Bursa of Fabricius (BF) were examined by conventional optical microscopy and digital images were acquired and processed using Matlab® 6.5 software. The Artificial Neuronal Network (ANN) was generated using Neuroshell® Classifier software and the optical and digital data were compared. The ANN was able to make a comparable classification of digital and optical scores. The use of ANN was able to classify correctly the majority of the follicles, reaching sensibility and specificity of 89 percent and 96 percent, respectively. When the follicles were scored and grouped in a binary fashion the sensibility increased to 90 percent and obtained the maximum value for the specificity of 92 percent. These results demonstrate that the use of digital image analysis and ANN is a useful tool for the pathological classification of the BF lymphoid depletion. In addition it provides objective results that allow measuring the dimension of the error in the diagnosis and classification therefore making comparison between databases feasible.
Cinquenta Bursa de Fabrícius (BF) foram examinadas através de microscopia óptica convencional e imagens digitais foram obtidas e processadas através do software Matlab® 6.5. Redes Neurais Artificiais (ANN) foram geradas com a utilização do software Neuroshell® Classifier, e os dados das análises óptica e digital foram comparados. A ANN classificou corretamente a maioria dos folículos, atingindo sensibilidade e especificidade de 89 por cento e 96 por cento, respectivamente. Quando os folículos foram agrupados de forma binária houve um aumento da sensibilidade para 90 por cento e obteve-se um valor máximo para a especificidade de 92 por cento. Estes resultados demonstram que o uso da análise digital de imagem associada à ANNé uma ferramenta bastante útil para a classificação patológica da depleção linfóide da BF. Além disso, fornece resultados objetivos que permitem medir a dimensão do erro classificatório, tornando possível a comparação entre distintos bancos de dados.
Asunto(s)
Animales , Bolsa de Fabricio/anatomía & histología , Redes Neurales de la Computación , Aves , Depleción LinfocíticaRESUMEN
The virulence mechanisms of avian pathogenic Escherichia coli (APEC) have been continually studied and are believed to be multi-factorial. Certain properties are primarily associated with virulent samples and have been identified in avian isolates. In this study a total of 61 E. coli, isolates from chicken flocks with respiratory symptomatology, were probed by Polimerase Chain Reation (PCR) for the presence of genes responsible for the adhesion capacity, P fimbria (papC) e F11 fimbria (felA), colicin production (cvaC), aerobactin presence (iutA), serum resistance (iss), temperature-sensitive hemagglutinin (tsh), and presence of K1 and K5 capsular antigens (kpsII). The iss gene was detected in 73,8 percent, tsh in 55,7 percent, iutA in 45,9 percent, felA in 39,3 percent, papC in 24,3 percent, cvaC in 23 percent and kpsII in18 percent.(AU)
Os mecanismos de virulência das amostras de Escherichia coli potencialmente patogênicas para aves (APEC) têm sido continuamente estudados e acredita-se ser multifatorial. Certas propriedades são associadas primariamente a amostras virulentas e vêm sendo identificadas em amostras de E. coli isoladas de aves. Neste estudo um total de 61 amostras de E. coli, isoladas de frangos de corte com problemas respiratórios, foram testadas através da Reação em Cadeia da Polimerase (PCR), para a presença dos genes responsáveis pela capacidade de adesão, fimbria P (papC) e fimbria F11 (felA), produção de colicinas (cvaC), presença de aerobactina (iutA), resistência sérica (iss), hemaglutinina temperatura sensível (tsh) e presença de dos antígenos capsulares K1 e K5 (kpsII). O gene iss foi detectado em 73,8 por cento, tsh em 55,7 por cento, iutA em 45,9 por cento, felA em 39,3 por cento, papC em 24,3 por cento, cvaC em 23 por cento e kpsII em 18 por cento.(AU)
Asunto(s)
Animales , Escherichia coli/aislamiento & purificación , Enfermedades Respiratorias/diagnóstico , Reacción en Cadena de la Polimerasa/métodos , Aves de CorralRESUMEN
The virulence mechanisms of avian pathogenic Escherichia coli (APEC) have been continually studied and are believed to be multi-factorial. Certain properties are primarily associated with virulent samples and have been identified in avian isolates. In this study a total of 61 E. coli, isolates from chicken flocks with respiratory symptomatology, were probed by Polimerase Chain Reation (PCR) for the presence of genes responsible for the adhesion capacity, P fimbria (papC) e F11 fimbria (felA), colicin production (cvaC), aerobactin presence (iutA), serum resistance (iss), temperature-sensitive hemagglutinin (tsh), and presence of K1 and K5 capsular antigens (kpsII). The iss gene was detected in 73,8 percent, tsh in 55,7 percent, iutA in 45,9 percent, felA in 39,3 percent, papC in 24,3 percent, cvaC in 23 percent and kpsII in18 percent.
Os mecanismos de virulência das amostras de Escherichia coli potencialmente patogênicas para aves (APEC) têm sido continuamente estudados e acredita-se ser multifatorial. Certas propriedades são associadas primariamente a amostras virulentas e vêm sendo identificadas em amostras de E. coli isoladas de aves. Neste estudo um total de 61 amostras de E. coli, isoladas de frangos de corte com problemas respiratórios, foram testadas através da Reação em Cadeia da Polimerase (PCR), para a presença dos genes responsáveis pela capacidade de adesão, fimbria P (papC) e fimbria F11 (felA), produção de colicinas (cvaC), presença de aerobactina (iutA), resistência sérica (iss), hemaglutinina temperatura sensível (tsh) e presença de dos antígenos capsulares K1 e K5 (kpsII). O gene iss foi detectado em 73,8 por cento, tsh em 55,7 por cento, iutA em 45,9 por cento, felA em 39,3 por cento, papC em 24,3 por cento, cvaC em 23 por cento e kpsII em 18 por cento.