Choosing Your Battles: Which Resistance Genes Warrant Global Action?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The increasing accumulation of antibiotic resistance genes (ARGs) in pathogens poses a severe threat to the treatment of bacterial infections. However, not all ARGs do not pose the same threats to human health. Here, we present a framework to rank the risk of ARGs based on three factors: “anthropogenic enrichment”, “mobility”, and “host pathogenicity”. The framework is informed by all available bacterial genomes (55,000), plasmids (16,000), integrons (3,000), and 850 metagenomes covering diverse global eco-habitats. The framework prioritizes 3% of all known ARGs in Rank I (the most at risk of dissemination amongst pathogens) and 0.3% of ARGs in Rank II (high potential emergence of new resistance in pathogens). We further validated the framework using a list of 38 ARG families previously identified as high risk by the World Health Organization and published literature, and found that 36 of them were properly identified as top risk (Rank I) in our approach. Furthermore, we identified 43 unreported Rank I ARG families that should be prioritized for public health interventions. Within the same gene family, homologous genes pose different risks, host range, and ecological distributions, indicating the need for high resolution surveillance into their sequence variants. Finally, to help strategize the policy interventions, we studied the impact of industrialization on high risk ARGs in 1,120 human gut microbiome metagenomes of 36 diverse global populations. Our findings suggest that current policies on controlling the clinical antimicrobial consumptions could effectively control Rank I, while greater antibiotic stewardship in veterinary settings could help control Rank II. Overall, our framework offered a straightforward evaluation of the risk posed by ARGs, and prioritized a shortlist of current and emerging threats for global action to fight ARGs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».