Investigating the dynamics of Salmonella contamination in integrated poultry companies using a whole genome sequencing approach
Notice bibliographique
Résumé
The study of non-typhoid Salmonella in broiler integrations has been limited by the resolution of typing techniques. Although serotyping of Salmonella isolates is used as a traditional approach, it is not of enough resolution to clearly understand the dynamics of this pathogen within poultry companies. The aim of this research was to investigate the epidemiology and population dynamics of Salmonella serotypes in 2 poultry integrations using a whole genome sequencing approach. Two hundred and forty-three Salmonella isolates recovered from the broiler production chain of 2 integrated poultry companies were whole genome sequenced and analyzed with dedicated databases and bioinformatic software. The analyses of sequences revealed that S. Infantis was the most frequent serotype (82.3%). Most isolates showed a potential for resistance against medically important antibiotics and disinfectants. Furthermore, 97.5% of isolates harbored the pESI-like mega plasmid, that plays an important role in the global dissemination of AMR. SNP tree analysis showed that there were clones that are niche-specific while other ones were distributed throughout the broiler production chains. In this study, we demonstrated the potential of whole genome sequencing analysis for a comprehensive understanding of Salmonella distribution in integrated poultry companies. Data obtained with these techniques allow determination of the presence of genetic factors that play an important role in the environmental fitness and pathogenicity of Salmonella.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».