Antimicrobial and Genomic Characterization of Salmonella Nigeria from Pigs and Poultry in Ilorin, North-central, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Non-typhoidal Salmonella are major foodborne pathogens causing serious challenges to public health and food safety worldwide. This study aimed to determine the resistance, virulence genes, sequence type, using multi-locus sequence typing, plasmids and Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs) of Salmonella enterica subsp. enterica serovar Nigeria (S. Nigeria) from livestock in Ilorin, North central Nigeria. METHODOLOGY: A total of 1,500 samples from pig (feces; n = 600) and poultry (feces, postmortem samples; n = 900) were collected and analyzed between 2014 to 2017. Presumptive Salmonella isolates were characterized by Whole Genome Sequencing (WGS). RESULTS: We recovered nine S. Nigeria serovars. All the isolates harbored a single point mutation parC(T57S) in addition to qnrB19 and the tetA gene. Furthermore, two plasmids, Col(pHAD28) and IncQ1 predicted to encode qnrB19 and tetA genes, respectively, were detected in all the strains. All the isolates belonged to a single sequence type (ST) 4911, the SNP-based phylogeny showed all the isolates to be highly related, in addition two clinical isolates from the United Kingdom (UK) and Canada, collected outside of this study, also fell into this cluster. Twenty virulence genes were identified from Salmonella Pathogenicity Islands (SPI), chromosomal and fimbriae loci. CONCLUSIONS: This study highlights the roles of pig and poultry in the emergence and spread of S. Nigeria serovar in Nigeria, sub-Sahara Africa. It also highlighted the importance of WGS in clinical and epidemiological surveillance. There is the need for collaborative research studies to investigate the public health importance of Salmonella enterica serovar Nigeria.
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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) | 0,000 | 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 ».