One Health Spread of 16S Ribosomal RNA Methyltransferase-Harboring Gram-Negative Bacterial Genomes: An Overview of the Americas
Notice bibliographique
Résumé
Aminoglycoside antimicrobials remain valuable therapeutic options, but their effectiveness has been threatened by the production of bacterial 16S ribosomal RNA methyltransferases (16S-RMTases). In this study, we evaluated the genomic epidemiology of 16S-RMTase genes among Gram-negative bacteria circulating in the American continent. A total of 4877 16S-RMTase sequences were identified mainly in Enterobacterales and nonfermenting Gram-negative bacilli isolated from humans, animals, foods, and the environment during 1931–2023. Most of the sequences identified were found in the United States, Brazil, Canada, and Mexico, and the prevalence of 16S-RMTase genes have increased in the last five years (2018–2022). The three species most frequently carrying 16S-RMTase genes were Acinetobacter baummannii, Klebsiella pneumoniae, and Escherichia coli. The armA gene was the most prevalent, but other 16S-RMTase genes (e.g., rmtB, rmtE, and rmtF) could be emerging backstage. More than 90% of 16S-RMTase sequences in the Americas were found in North American countries, and although the 16S-RMTase genes were less prevalent in Central and South American countries, these findings may be underestimations due to limited genomic data. Therefore, whole-genome sequence-based studies focusing on aminoglycoside resistance using a One Health approach in low- and middle-income countries should be encouraged.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».