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Enregistrement W4225524075 · doi:10.1371/journal.pone.0266829

Using whole-genome sequence data to examine the epidemiology of antimicrobial resistance in Escherichia coli from wild meso-mammals and environmental sources on swine farms, conservation areas, and the Grand River watershed in southern Ontario, Canada

2022· article· en· W4225524075 sur OpenAlexafffundabout
Nadine A. Vogt, Benjamin M. Hetman, Adam A. Vogt, David L. Pearl, Richard J. Reid‐Smith, E. Jane Parmley, Stefanie Kadykalo, Kim Ziebell, Amrita Bharat, Michael R. Mulvey, Nicol Janecko, Nicole Ricker, Samantha E. Allen, Kristin J. Bondo, Claire M. Jardine

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensUniversity of ManitobaPublic Health Agency of CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesMinistère de l’Environnement, de la Protection de la nature et des ParcsOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaOntario Agri-Food Innovation AllianceUniversity of Guelph
Mots-clésBiologyManureAntibiotic resistanceWildlifeVeterinary medicineEscherichia coliMultilocus sequence typingWatershedEcologyGenotypeGeneticsGeneBacteriaMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antimicrobial resistance (AMR) threatens the health of humans and animals and has repeatedly been detected in wild animal species across the world. This cross-sectional study integrates whole-genome sequence data from Escherichia coli isolates with demonstrated phenotypic resistance that originated from a previous longitudinal wildlife study in southern Ontario, as well as phenotypically resistant E. coli water isolates previously collected as part of a public health surveillance program. The objective of this work was to assess for evidence of possible transmission of antimicrobial resistance determinants between wild meso-mammals, swine manure pits, and environmental sources on a broad scale in the Grand River watershed, and at a local scale-for the subset of samples collected on both swine farms and conservation areas in the previous wildlife study. Logistic regression models were used to assess potential associations between sampling source, location type (swine farm vs. conservation area), and the occurrence of select resistance genes and predicted plasmids. In total, 200 isolates from the following sources were included: water (n = 20), wildlife (n = 73), swine manure pit (n = 31), soil (n = 73), and dumpsters (n = 3). Several genes and plasmid incompatibility types were significantly more likely to be identified on swine farms compared to conservation areas. Conversely, internationally distributed sequence types (e.g., ST131), extended-spectrum beta-lactamase- and AmpC-producing E. coli were isolated in lower prevalences (<10%) and were almost exclusively identified in water sources, or in raccoon and soil isolates obtained from conservation areas. Differences in the odds of detecting resistance genes and predicted plasmids among various sources and location types suggest different primary sources for individual AMR determinants, but, broadly, our findings suggest that raccoons, skunks and opossums in this region may be exposed to AMR pollution via water and agricultural sources, as well as anthropogenic sources in conservation areas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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