Genomic analysis of the MLST population structure and antimicrobial resistance genes associated with <i>Salmonella enterica</i> in Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Salmonella enterica is one of the most commonly reported foodborne pathogens by public health agencies worldwide. In this study, the multilocus sequence typing (MLST) population structure and frequency of antimicrobial resistance (AMR) genes were evaluated in S. enterica strains from Mexico ( n = 2561). The most common sources of isolation were food (44.28%), environment (27.41%), animal-related (24.83%), and human (3.48%). The most prevalent serovars were Newport (8.51%), Oranienburg (7.03%), Anatum (5.78%), Typhimurium (5.12%), and Infantis (4.57%). As determined by the 7-gene MLST scheme, the most frequent sequence types were ST23, ST64, and ST32. The core genome MLST scheme identified 132 HC2000 and 195 HC900 hierarchical clusters, with the HC2000_2 cluster being the most prevalent in Mexico ( n = 256). A total of 78 different AMR genes belonging to 13 antimicrobial classes were detected in 638 genomic assemblies of S. enterica. The most frequent class was aminoglycosides (31.76%), followed by tetracyclines (12.53%) and sulfonamides (11.91%). These results can help public health agencies in Mexico prioritize their efforts and resources to increase the genomic sequencing of circulating Salmonella strains. Additionally, they provide valuable information for local and global public health efforts to reduce the impact of foodborne diseases and AMR.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».