On the Utility of Genomics-Based Methods for Surveillance of Antimicrobial-Resistant Bacteria in the Food Production Continuum
Notice bibliographique
Résumé
Overuse of antimicrobials in medicine and agriculture are believed to be drivers of the spread of AMR among pathogenic bacteria.Antimicrobial use in agriculture and food-producing animals may facilitate spread of resistant bacteria to food products as well as dissemination into the environment.Although regulatory practices currently monitor food, feed, and fertilizer products for presence of pathogenic organisms, they do not test for AMR genes (ARGs).My Ph.D. thesis focuses on filling current knowledge gaps for transmission and detection of AMR in food production by evaluating methodology to monitor transmission of resistance genes throughout the food production continuum.There are three main objectives of my thesis: (i) to evaluate the accuracy of genotype in predicting resistance phenotypes; (ii) to investigate the presence and mechanisms of resistance in food production; (iii) to determine whether short-read metagenomics is a suitable highthroughput method for surveillance of resistance in agri-food products.For the first objective, concordance of AMR phenotypes with whole genome sequencing (WGS) predictions of ARGs were determined in two separate studies.Requirements for sequence coverage suggest genotypic predictions of AMR are highly concordant when using a target-gene identity cutoff of >80%, assuming sufficient genome coverage.To investigate pathogen persistence in food production, analyses were conducted using WGS data for 1279 L. monocytogenes isolated from food products.The most frequently isolated clonal complexes were significantly associated with carriage of plasmid-borne quaternary ammonium compound resistance.Additionally, conjugation iii frequencies of plasmid-borne AMR between commensal food bacteria and a foodborne pathogen were determined.High rates of both pathogen persistence and plasmid transfer in foodborne bacteria emphasize the importance of monitoring resistance determinants in commensal food bacteria as well as pathogens.Finally, to determine the utility of shotgun metagenomics for monitoring AMR in agri-food production I conducted a study on LOD of ARGs in metagenomic sequences.This study highlights that as the number of sequence reads decreases, target organisms must comprise a larger proportion for ARG detection.This research emphasizes the importance of monitoring resistance dissemination throughout agri-food production and has provided guidance to aid in selection of appropriate methods for surveillance of AMR in food products.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».