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Enregistrement W3000258821 · doi:10.11575/prism/37460

Characterizing antimicrobial resistance and virulence genes in Calgary wastewater Escherichia coli isolates

2020· dissertation· en· W3000258821 sur OpenAlexaboutno aff
Linh Lam

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirulenceMicrobiologyEscherichia coliAntibiotic resistanceBiologyGeneAntimicrobialGeneticsBiotechnologyAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antibiotic resistance is becoming a global health issue. The number of infection cases caused by multi-drug resistant pathogens is increasing, causing loss of lives and burdening healthcare costs. As antibiotic resistance is a problem that affects the health of humans, animals, and the environment, solutions require multidisciplinary approaches. One area of focus in research is characterizing antibiotic resistance genes in the aquatic environment, and in particular, wastewater treatment plants (WWTPs). Not only do WWTPS serve to reduce the impact of human activity on the environment, but they also play an important role as a hotspot for horizontal gene transfer, which could accelerate the spread of antibiotic resistance genes. The goal of this project was to characterize antibiotic resistance and virulence genes from a library of multi-drug resistant minicipal wastewater Escherichia coli (E. coli) isolates located in Calgary, Alberta, Canada. We performed preliminary screening for antibiotic resistance of wastewater E. coli isolates collected from 2014 to 2017 (n=9242). Multi-drug resistant isolates were selected to build a sub-library of 400 isolates which were subjected to Dr. Neumann’s group at the University of Alberta for further antibiotic resistance profiling and biochemical testing. From the detailed resistance profile, a sub-library of 82 E. coli isolates with multi-drug resistance was selected for this study. Genomic DNA was extracted from the isolates, then their DNA libraries were prepared before being sent for whole-genome sequencing. Bioinformatics tools were used to analyse their genomic contents and detect resistance and virulence genes in silico. The 82 multi-drug resistant isolates were found to have an open pangenome model, with a large reservoir of accessory genes for adaptation. Several isolates, including ones that were collected after the ultraviolet treatment, clustered closely to known pathogenic strains on the phylogenetic tree and carry typical characteristic virulence genes for various E. coli pathotypes. The results from this study indicate the presence of potential pathogenic E. coli with multi-drug resistance in the environment and highlight the potential of using whole-genome sequencing as a robust tool for diagnostic tests.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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