Transmission of antimicrobial-resistant Campylobacter in agri-food systems
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial-resistant Campylobacter has been regarded as a high priority of public health concern worldwide. This microbe asymptomatically resides in the intestinal tract of animals and may transmit to humans through the consumption of contaminated animal products. It is not fully understood how Campylobacter develops and spreads antimicrobial resistance (AMR) in agri-food systems. This knowledge gap is partially due to a lack of rapid detection methods, inefficient data integration in current surveillance programs, rapid evolution of AMR variants, and insufficient studies in AMR gene transfer. This dissertation focused on addressing the aforementioned problems to better tackle the global AMR crisis. A microfluidic device was developed to identify Campylobacter, with 100% specificity and detection limits down to 10² CFU/mL in milk and 10⁴ CFU/25 g in chicken meat. On-chip antimicrobial susceptibility testing (AST) showed a good agreement (>90%) with the conventional culture-based method. This miniaturized device enabled on-site detection, consumed ~99% fewer reagents, and saved >50% of analysis time. This microfluidic device was further integrated into an internet of things (IoT)-based AMR surveillance program. A machine learning algorithm was employed for classifying on-chip AST results, providing 99.5% accuracy in determining Campylobacter AMR profiles. Both spatial and temporal AMR trends were uploaded to a cloud database for real-time data integration and presentation. Alternatively, Raman spectroscopy and chemometrics reduced the analysis time of AST to 5 h with acceptable accuracy. Raman spectroscopy-based approach deciphered distinct phenotypic responses of antimicrobial-susceptible and resistant Campylobacter to antibiotics. The spread of AMR genes in Campylobacter biofilms was 17-fold more efficient than planktonic cells, which was commonly used as an AMR evolution model. Campylobacter might develop AMR more frequently in the environment than previously expected. When co-cultivating with other foodborne pathogens, Campylobacter showed distinct gene transfer trends, ranging from 3.5×10⁻⁸ in Escherichia coli-C. jejuni biofilms to no detectable transmission in Salmonella-C. jejuni biofilms. This dissertation provides the technique and knowledge to monitor the prevalence of Campylobacter AMR in agri-food systems.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».