Characterization of tetracycline resistance genes in <i>Escherichia coli</i> isolated from feedlot cattle administered therapeutic or subtherapeutic levels of tetracycline
Notice bibliographique
Résumé
The effect of administering feedlot cattle subtherapeutic levels of chlortetracycline (CT) or CT and therapeutic levels of oxytetracycline (CT-OX) on resistance genotypes in Escherichia coli was investigated. Detection of genes tet(A), tet(B), and tet(C) encoded by tetracycline-resistant isolates (CT, N = 77; CT-OX, N = 99) was performed by multiplex polymerase chain reaction (PCR). Prevalence of tet(A) was similar in isolates across treatment regimes; however, prevalence of tet(B) was lower (18% versus 34%; P < 0.05) and tet(C) was higher (46% versus 28%; P < 0.05) in CT isolates compared with CT-OX isolates. To further characterize selection of resistance genotypes in E. coli, a group of intermediately tetracycline-resistant E. coli (N = 48) was analyzed. The tet(C) gene was present in 92% of these isolates. Copies of tet(C) transcripts, analyzed by real-time PCR, indicated that upregulation did not occur in tetracycline-resistant isolates when compared with intermediately resistant isolates. The minimum inhibitory concentrations of tetracycline, chlortetracycline, and oxytetracycline were also tested on isolates with different resistance genes. The minimum inhibitory concentration was dependent on the tetracycline analogue and the nature of encoded resistance. These data indicate that tetracycline analogues should not be used interchangeably to evaluate resistance and that prevalence of resistance genes in E. coli can vary according to the tetracycline analogue administered to cattle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».