Decoding the resistome, virulome and mobilome of clinical versus aquatic Acinetobacter baumannii in southern Romania
Notice bibliographique
Résumé
Acinetobacter baumannii , a notorious opportunistic pathogen, presents a formidable challenge in both clinical and environmental fields due to its resilience and ability to acquire resistance. This study undertook a comprehensive analysis of 183 A. baumannii isolates collected between 2019 and 2022 from intra-hospital infections (IHI), hospital sewages (Hs), wastewater treatment plants (WWTP), and adjacent river waters from two Southern cities, focusing on their resistome, virulome, and mobilome through isolation on chromogenic media, identification by MALDI-TOF-MS and antibiotic susceptibility testing by disk diffusion) followed by genotypic characterization [whole-genome sequencing (WGS), 3 rd generation sequencing through the MinION (ONT) platform, pangenome description, and respectively horizontal gene transfer through conjugation assays]. Our findings reveal significant genomic plasticity and the prevalence of high-risk international clones, underlining the potential of these isolates to act as reservoirs for antibiotic resistance genes (ARGs) that could be dynamically exchanged between clinical and environmental settings through mobile genetic elements (MGEs) such as the pMAL1 plasmids and the critical role of WWTPs in the persistence and spread of A. baumannii . Moreover, our study presents the first report of the co-occurrence of bla OXA-23 and bla OXA-72 in A. baumannii ST2 clone. Thus, our research underscores the necessity for integrated surveillance and targeted interventions across healthcare and environmental sectors to mitigate the risk posed by this adaptable pathogen.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».