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Enregistrement W3138408370 · doi:10.1139/cjm-2020-0547

Mutation frequency of <i>Escherichia coli</i> isolated from river water: potential role in the development of antimicrobial resistance

2021· article· en· W3138408370 sur OpenAlexvenueno aff
Tomohiro Yamazaki, Junji Matsuo

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntimicrobialEscherichia coliMutation frequencyAntibiotic resistanceBiologyMicrobiologyBacteriaMutationCiprofloxacinAntibioticsGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacteria acquire genetic variations that help them to adapt to stressful environmental conditions, and these changes may be associated with the development of antimicrobial resistance. In this study, we investigated the mutation frequencies of 270 isolates of Escherichia coli from river water, which represents a relatively unstressful environment. As we predicted, mutation frequencies of the E. coli isolates ranged from <1 × 10−11 to 6.3 × 10−8 (median, 1.7 × 10−9), and a strong mutator (≥ 4 × 10−7) was not detected. To better understand the role of mutation frequency in the development of antimicrobial resistance, we assessed antimicrobial sensitivity after exposure of the E. coli isolates to subinhibitory concentrations of ciprofloxacin, as a surrogate for stress. We found that antimicrobial resistance increased in bacteria with a low mutation frequency after exposure, and the relative increase in antimicrobial resistance generally increased, depending on the mutation frequency. Thus, mutation frequency may contribute to the development of antimicrobial resistance of bacteria in natural environments.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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