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Enregistrement W4390666767 · doi:10.3389/fmicb.2023.1292597

Occurrence and characterization of β-lactamase-producing bacteria in biomedical wastewater and in silico enhancement of antibiotic efficacy

2024· article· en· W4390666767 sur OpenAlexaff
Sultana Juhara Mannan, Shopnil Akash, Sumaya Afnan Jahin, Ahnaf Tahmid Saqif, Kohinur Begum, Mahmuda Yasmin, Chowdhury Rafiqul Ahsan, Baye Sitotaw, Turki M. Dawoud, Hiba‐Allah Nafidi, Mohammed Bourhia

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesKing Saud University
Mots-clésMeropenemAcinetobacter baumanniiEnterobacter cloacaeAntibioticsMicrobiologyIn silicoBiologyAmpicillinBacteriaAntibiotic resistanceAcinetobacterEnterobacterCefuroximePseudomonas aeruginosaEscherichia coliEnterobacteriaceaeGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wastewater discharged from hospitals is a recognized contributor to the dissemination of antibiotic-resistant bacteria and their associated genetic traits into the environment. This study focused on the analysis of β-lactamase-producing pathogenic bacteria within untreated biomedical wastewater originating from various hospitals in Dhaka City, Bangladesh, as well as in silico evaluation and structural activity relationship mentioned antibiotics were evaluated. In silico drug design techniques were applied to identify the relationship with how the functional group impacts the binding energy. Out of the 184 isolates obtained from well-established hospital sewage discharge points in Dhaka, 89 were identified as β-lactamase positive. These bacteria were subjected to antimicrobial susceptibility testing using the VITEK-2 assay, and their profiles of extended-spectrum beta-lactamase (ESBL) production were determined through molecular methodologies. Among the β-lactamase-positive isolates, considerable resistance was observed, particularly against ampicillin, Ceftriaxone, Cefuroxime, and Meropenem. The predominant resistant species included Escherichia coli, Acinetobacter baumannii, Pseudomonas aeruginosa, and Enterobacter cloacae. The study identified the prevalence of ESBL-producing genes, with blaNDM-1 being the most prevalent, followed by blaOXA-1, blaSHV, blaCTX-M, and blaKPC. None of the isolates carried the blaTEM gene. In addition to characterizing these bacteria, the research explored ways to enhance the binding energy of four existing antibiotics as new inhibitors through computational studies. The findings revealed significant improvements in binding energy. Specifically, Meropenem initially exhibited a binding energy of −7.5 kcal/mol, notably increasing to −8.3 kcal/mol after modification. With an initial binding energy was only −7.9 kcal/mol, Ampicillin experienced an enhancement, reaching −8.0 kcal/mol post-modification. Similarly, Ceftriaxone, with an initial binding energy of −8.2 kcal/mol, increased to −8.5 kcal/mol following structural adjustments. Finally, Cefuroxime, initially registering a binding energy of −7.1 kcal/mol, substantially increased to −8.9 kcal/mol after modification. This finding establishes a foundation for future investigations in the development of modified antibiotics to address the issue of antibiotic resistance. It presents prospective remedies for the persistent problem of antibiotic-resistant bacteria in healthcare and the environment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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