Delineating the origins of the multidrug-resistant pathogens in ornamental fish farms by multilocus sequence typing and identification of a novel multidrug-resistant plasmid
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the overuse of antibiotics and to identify the origin of pathogens in the ornamental fish industry, we conducted a field investigation of three representative fish farms in Liaoning province, China. Drug-resistant pathogens in the fishponds and groundwater were isolated and subtyped by multilocus sequence typing (MLST). In total, 33 pathogenic strains, including Aeromonas veronii and five other pathogens, were isolated from diseased fish and from groundwater. MLST revealed that A. veronii obtained from diseased fish in three fish farms can be subtyped into four sequence types, which were also identified in the corresponding groundwater. All of the isolates obtained from diseased fish showed resistance to at least four antibiotics. Notably, Citrobacter freundii JY-17 exhibited resistance to the majority of the antibiotics and was a carrier of a megaplasmid with 15 drug resistance genes. PCR assays targeting β-lactam, kanamycin, macrolide, phenicol, sulfonamide, and trimethoprim resistance genes in the pathogens from the diseased fish and groundwater were also conducted. The results revealed strong correlations between antibiotic treatment and increased antimicrobial resistance in fish pathogens. The results suggested that groundwater is the origin of the pathogens in ornamental fish. Antibiotic treatment of ornamental fish promoted the emergence of resistant pathogens.
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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 | 0,000 | 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 ».