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Enregistrement W4295789436 · doi:10.21203/rs.3.rs-2048981/v1

Resistome prevalence and diversity in Escherichia coli isolates of global wastewaters

2022· preprint· en· W4295789436 sur OpenAlexaboutno aff
Pavithra Anantharaman Sudhakari, Bhaskar Chandra Mohan Ramisetty

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity Grants Commission
Mots-clésResistomeAntibiotic resistanceWastewaterAntibioticsColistinBiologyMicrobiologyMultiple drug resistancePlasmidBiotechnologyIntegronGeneticsGeneEnvironmental engineeringEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Antimicrobial resistance (AMR) is a global problem driven by unregulated antibiotic use leading to the emergence of resistant strains; the “antibiotic paradox” where the cure is the cause of deadlier infections. AMR is fueled by wastewater mismanagement and global mobility, leading to the dissemination of AMRs and multidrug-resistant (MDR) strains worldwide. We embarked on estimating the ‘invasion’ of antibiotic-resistant genes (ARGs) into the normal flora of humans. We screened 300 local wastewater E. coli and sequenced eight isolates to study the genome diversity and resistome, which were then compared with the 529 globally isolated wastewater E. coli (genomes from the PATRIC database). Local wastewaters had 26% resistant and 59% plasmid-bearing E. coli. Global wastewater resistome majorly comprised ARGs against beta-lactam, aminoglycosides, fluoroquinolone, sulfonamide, and trimethoprim. Resistance to colistin, a last-resort antibiotic, was prevalent in MDRs of European and South Asian isolates. Canada fared better in all the AMR parameters, likely due to effective AMR surveillance, antibiotic stewardship and wastewater disinfection, which could serve as a model for other regions. A systems approach is required to address the AMR crisis on a global scale, reduce antibiotic usage and increase the efficiency of wastewater management and disinfection.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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