Genomic Characterisation of Multidrug-Resistant Pathogenic Enteric Bacteria from healthy children in Osun State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Antimicrobial resistance (AMR) has been established to be a significant driver for the persistence and spread of bacterial infections. It is, therefore, essential to conduct epidemiological surveillance of AMR in healthy individuals to understand the actual dynamics of AMR in Nigeria. Multi-drug resistant Klebsiella quasivariicola (n=1) , Enterobacter hormaechei (n=1), and Escherichia coli (n=3) from stool samples of healthy children were subjected to whole genome sequencing using Illumina Nextseq1000/2000 and Oxford nanopore. Bioinformatics analysis reveals antimicrobial resistance, virulence genes, and plasmids. This pathogenic enteric bacteria harbored more than three plasmid replicons of either Col and/or Inc type associated with outbreaks and AMR resistant gene pmrB responsible for colistin resistance. Plasmid reconstruction revealed an integrated tetA gene responsible for tetracycline resistance, and caa gene responsible for toxin production in two of the E.coli isolates, and a cusC gene known to induce neonatal meningitis in the K. quasivariicola ST3879. The global spread of MDR pathogenic enteric bacteria is a worrying phenomenon, and close surveillance of healthy individuals, especially children, is strongly recommended to prevent the continuous spread and achieve the elimination and eradication of these infections. Molecular epidemiological surveillance using whole genome sequencing (WGS) will improve the detection of MDR pathogens in Nigeria.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».