Genomic surveillance of antimicrobial-resistant <i>Escherichia coli</i> in fecal sludge and sewage in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The global increase of antimicrobial resistance (AMR) is a major public health concern. An effective AMR surveillance tool is needed to track the emergence and spread of AMR. Wastewater surveillance has been proposed as a resource-efficient tool for monitoring AMR carriage in the community. Here, we performed genomic surveillance of antimicrobial-resistant Escherichia coli obtained from fecal sludge and sewage in Uganda to gain insights into E. coli epidemiology and AMR burden in the underlying population. Selective media containing different antibiotic combinations (cefotaxime, ciprofloxacin, cefotaxime + ciprofloxacin + gentamicin) were used to obtain antimicrobial-resistant E. coli from fecal sludge and sewage. Short-read sequencing was performed for the obtained isolates, and a subset of isolates (selected from predominant sequence types (STs)) was also subjected to long-read sequencing. Genomic analysis of the obtained E. coli isolates (n = 181) revealed the prevalence of clonal complex 10, including ST167 (n = 43), ST10 (n = 28), ST1284 (n = 17), and ST617 (n = 4), in both fecal sludge and sewage, irrespective of antibiotics used for selection. We also detected global high-risk clones ST1193 (n = 10) and ST131 (n = 2 clade A, n = 3 subclade C1-M27, and n = 1 subclade C2). Diverse AMR determinants, including extended-spectrum β-lactamase genes (mostly bla CTX-M-15 ) and mutations in gyrA and parC , were identified. Analysis of the completed genomes revealed that diverse IncF plasmids and chromosomal integration were the major contributors to the spread of AMR genes in the predominant STs. This study showed that a combination of sewage surveillance (or fecal sludge surveillance) and whole-genome sequencing can be a powerful tool for monitoring AMR carriage in the underlying population.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».