Molecular Characterization of Salmonella Detected along the Broiler Production Chain in Trinidad and Tobago
Notice bibliographique
Résumé
This cross-sectional study determined the serovars, antimicrobial resistance genes, and virulence factors of Salmonella isolated from hatcheries, broiler farms, processing plants, and retail outlets in Trinidad and Tobago. Salmonella in silico serotyping detected 23 different serovars where Kentucky 20.5% (30/146), Javiana 19.2% (28/146), Infantis 13.7% (20/146), and Albany 8.9% (13/146) were the predominant serovars. There was a 76.0% (111/146) agreement between serotyping results using traditional conventional methods and whole-genome sequencing (WGS) in in silico analysis. In silico identification of antimicrobial resistance genes conferring resistance to aminoglycosides, cephalosporins, peptides, sulfonamides, and antiseptics were detected. Multidrug resistance (MDR) was detected in 6.8% (10/146) of the isolates of which 100% originated from broiler farms. Overall, virulence factors associated with secretion systems and fimbrial adherence determinants accounted for 69.3% (3091/4463), and 29.2% (1302/4463) counts, respectively. Ten of 20 isolates of serovar Infantis (50.0%) showed MDR and contained the blaCTX-M-65 gene. This is the first molecular characterization of Salmonella isolates detected along the entire broiler production continuum in the Caribbean region using WGS. The availability of these genomes will help future source tracking during epidemiological investigations associated with Salmonella foodborne outbreaks in the region and worldwide.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».