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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».