High Throughput Screening of Antimicrobial Resistance Genes in Gram-Negative Seafood Bacteria
Notice bibliographique
Résumé
From a global view of antimicrobial resistance over different sectors, seafood and the marine environment are often considered as potential reservoirs of antimicrobial resistance genes (ARGs) and mobile genetic elements (MGEs); however, there are few studies and sparse results on this sector. This study aims to provide new data and insights regarding the content of resistance markers in various seafood samples and sources, and therefore the potential exposure to humans in a global One Health approach. An innovative high throughput qPCR screening was developed and validated in order to simultaneously investigate the presence of 41 ARGs and 33 MGEs including plasmid replicons, integrons, and insertion sequences in Gram-negative bacteria. Analysis of 268 seafood isolates from the bacterial microflora of cod (n = 24), shellfish (n = 66), flat fishes (n = 53), shrimp (n = 10), and horse mackerel (n = 115) show the occurrence of sul-1, ant(3″)-Ia, aph(3′)-Ia, strA, strB, dfrA1, qnrA, and blaCTX-M-9 genes in Pseudomonas spp., Providencia spp., Klebsiella spp., Proteus spp., and Shewanella spp. isolates and the presence of MGEs in all bacterial species investigated. We found that the occurrence of MGE may be associated with the seafood type and the environmental, farming, and harvest conditions. Moreover, even if MGE were detected in half of the seafood isolates investigated, association with ARG was only identified for twelve isolates. The results corroborate the hypothesis that the incidence of antimicrobial-resistant bacteria (ARB) and ARG decreases with increasing distance from potential sources of fecal contamination. This unique and original high throughput micro-array designed for the screening of ARG and MGE in Gram-negative bacteria could be easily implementable for monitoring antimicrobial resistance gene markers in diverse contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 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 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 ».