Modeling the Infection Dynamics of Bacteriophages in Enteric Escherichia coli: Estimating the Contribution of Transduction to Antimicrobial Gene Spread
Notice bibliographique
Résumé
Animal-associated bacterial communities are infected by bacteriophages, although the dynamics of these infections are poorly understood. Transduction by bacteriophages may contribute to transfer of antimicrobial resistance genes, but the relative importance of transduction among other gene transfer mechanisms is unknown. We therefore developed a candidate deterministic mathematical model of the infection dynamics of enteric coliphages in commensal Escherichia coli in the large intestine of cattle. We assumed the phages were associated with the intestine and were predominantly temperate. Model simulations demonstrated how, given the bacterial ecology and infection dynamics, most (>90%) commensal enteric E. coli bacteria may become lysogens of enteric coliphages during intestinal transit. Using the model and the most liberal assumptions about transduction efficiency and resistance gene frequency, we approximated the upper numerical limits ("worst-case scenario") of gene transfer through specialized and generalized transduction in E. coli by enteric coliphages when the transduced genetic segment is picked at random. The estimates were consistent with a relatively small contribution of transduction to lateral gene spread; for example, generalized transduction delivered the chromosomal resistance gene to up to 8 E. coli bacteria/hour within the population of 1.47 × 10(8) E. coli bacteria/liter luminal contents. In comparison, the plasmidic blaCMY-2 gene carried by ~2% of enteric E. coli was transferred by conjugation at a rate at least 1.4 × 10(3) times greater than our generalized transduction estimate. The estimated numbers of transductants varied nonlinearly depending on the ecology of bacteria available for phages to infect, that is, on the assumed rates of turnover and replication of enteric E. coli.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».