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Enregistrement W2798531184 · doi:10.1101/307983

Colistin resistance prevalence in <i>Escherichia coli</i> from domestic animals in intensive breeding farms of Jiangsu Province, China

2018· preprint· en· W2798531184 sur OpenAlexaff
Xuehan Zhang, B. Zhang, Yu Zhang, Yuqi Guo, Jian Wang, Pengfei Zhao, Juxiang Liu, Kun He

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésColistinMCR-1Escherichia coliCarriageBiologyVeterinary medicineMicrobiologyAgarFecesEnterobacteriaceaeBacteriaMedicineGeneAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The global dissemination of colistin resistance has received a great deal of attention. Recently, the plasmid-mediated colistin resistance encoded by mcr -1 and mcr -2 genes in Escherichia coli ( E.coli ) strains from animals, food, and patients in China have been reported continuously. To make clear the colisin resistance and mcr gene spread in domestic animals in Jiangsu Province, we collected fecael swabs from pigs, chicken and cattle at different age distributed in intensive feeding farms. The selected chromogenic agar and mcr -PCR were used to screen the colisin resistance and mcr gene carriage. Colistin resistant E.coli colonies were identified from 54.25 % (440/811) pig faecal swabs, from 35.96 % (443/1232) chicken faecal swabs, and 26.92 % (42/156) from cattle faecal swabs. Of all the colisin resistant E.coli colonies, the positive amplifications of mcr -1 were significantly higher than mcr -2. The mcr -1 prevalence was 68.86 % (303/440) in pigs, 87.58 % (388/443) in chicken, and 71.43 % (30/42), compared with 46.82 % (206/440) in pigs, 14.90 % (66/443) in chicken, and 19.05 % (8/42) in cattle of prevalence of mcr -2. Co-occurrence of mcr -1 and mcr -2 was identified in 20 % (88/440) in pigs, 7.22 % (32/443) in chickens, and in 9.52 % (4/42) cattle. These data indicate that mcr was the most important colistin resistance mechanism. Interventions and alternative options are necessary to minimise further dissemination of mcr between food-producing animals and human. IMPORTANCE Colistin is recognized one of the last defence lines for the treatment of highly resistant bacteria, but the emergence of resistance that conferred by a transferable plasmid-mediated mcr genes to this vital antibiotic is extremely disturbing. Here, we used E. coli as an index to monitor drug resistance in domestic animals (pigs, chicken and cattle). It was found that the colistin resistance widely occurred at all ages of domestic animals and the mcr -dependent mechanism dominated in E.coli . We also found that the elder and adult animals were a reservoir of resistant strains, suggesting a potential food safety issue and greater public health problems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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