Serotypes, Virulence-Associated Factors, and Antimicrobial Resistance of Streptococcus suis Isolates Recovered From Sick and Healthy Pigs Determined by Whole-Genome Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Streptococcus suis is ubiquitous in swine, and yet, only a small percentage of pigs become clinically ill. The objective of this study was to describe the distribution of serotypes, virulence-associated factor (VAF), and antimicrobial resistance (AMR) genes in S. suis isolates recovered from systemic (blood, meninges, spleen, and lymph node) and non-systemic (tonsil, nasal cavities, ileum, and rectum) sites of sick and healthy pigs using whole-genome sequencing. In total, 273 S. suis isolates recovered from 112 pigs (47 isolates from systemic and 136 from non-systemic sites of 65 sick pigs; 90 isolates from non-systemic sites of 47 healthy pigs) on 17 Ontario farms were subjected to whole-genome sequencing. Using in silico typing, 21 serotypes were identified with serotypes 9 (13.9%) and 2 (8.4%) as the most frequent serotypes, whereas 53 (19.4%) isolates remained untypable. The relative frequency of VAF genes in isolates from systemic (Kruskal–Wallis, p < 0.001) and non-systemic (Kruskal–Wallis, p < 0.001) sites in sick pigs was higher compared with isolates from non-systemic sites in healthy pigs. Although many VAF genes were abundant in all isolates, three genes, including dltA [Fisher's test (FT), p < 0.001], luxS (FT, p = 0.01), and troA (FT, p = 0.02), were more prevalent in isolates recovered from systemic sites compared with non-systemic sites of pigs. Among the isolates, 98% had at least one AMR gene, and 79% had genes associated with at least four drug classes. The most frequently detected AMR genes were tetO conferring resistance to tetracycline and ermB conferring resistance to macrolide, lincosamide, and streptogramin. The wide distribution of VAFs genes in S. suis isolates in this study suggests that other host and environmental factors may contribute to S. suis disease development.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».