Genotypic and Phenotypic Characterization of Antimicrobial-Resistant Escherichia coli from Farm-Raised Diarrheic Sika Deer in Northeastern China
Notice bibliographique
Résumé
In China, overuse and/or abuse of antimicrobials are common in stockbreeding, which possess high risks of antimicrobial-resistant contaminations. The serogroups, major virulence genes, and antimicrobial resistant patterns of the antimicrobial-resistant Escherichia coli (E. coli) were investigated in the feces of diarrheic farm-raised sika deer from 50 farms in three Northeastern provinces of China. A total of 220 E. coli isolates were obtained and characterized. Twenty-eight O serogroups were identified from the obtained E. coli isolates with O2, O26, O128, O142 and O154 being dominant. Nearly all the isolates were resistant to at least four of the tested antimicrobials. More than 90% of the E. coli isolates carried at least one of the tested virulence genes. About 85% of the E. coli isolates carried one or more antimicrobial-resistant genes responsible for resistant phenotypes of sulfonamides, streptomycin/spectionomycin or tetracycline. The antimicrobial resistant level and pathogenic group occurrences of the obtained E. coli isolates were higher than that of livestock and wild animals reported in some developed countries. Thus, the fecal-carrying antimicrobial-resistant E. coli from the farm-raised sika deer is potentially a significant contamination source for freshwater systems and food chain, and may pose great health risks for human and animals in Northeastern China.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».