Genomic Characterization of Carbapenem-Resistant Bacteria from Beef Cattle Feedlots
Notice bibliographique
Résumé
Carbapenems are considered a last resort for the treatment of multi-drug-resistant bacterial infections in humans. In this study, we investigated the occurrence of carbapenem-resistant bacteria in feedlots in Alberta, Canada. The presumptive carbapenem-resistant isolates (n = 116) recovered after ertapenem enrichment were subjected to antimicrobial susceptibility testing against 12 different antibiotics, including four carbapenems. Of these, 72% of the isolates (n = 84) showed resistance to ertapenem, while 27% of the isolates (n = 31) were resistant to at least one other carbapenem, with all except one isolate being resistant to at least two other drug classes. Of these 31 isolates, 90% were carbapenemase positive, while a subset of 36 ertapenem-only resistant isolates were carbapenemase negative. The positive isolates belonged to three genera; Pseudomonas, Acinetobacter, and Stenotrophomonas, with the majority being Pseudomonas aeruginosa (n = 20) as identified by 16S rRNA gene sequencing. Whole genome sequencing identified intrinsic carbapenem resistance genes, including blaOXA-50 and its variants (P. aeruginosa), blaOXA-265 (A. haemolyticus), blaOXA-648 (A. lwoffii), blaOXA-278 (A. junii), and blaL1 and blaL2 (S. maltophilia). The acquired carbapenem resistance gene (blaPST-2) was identified in P. saudiphocaensis and P. stutzeri. In a comparative genomic analysis, clinical P. aeruginosa clustered separately from those recovered from bovine feces. In conclusion, despite the use of selective enrichment methods, finding carbapenem-resistant bacteria within a feedlot environment was a rarity.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».