Genomic characterization of multi drug resistant ESBL-producing Escherichia coli isolates from patients and patient environments in a teaching hospital in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background ESBL-producing Escherichia coli pose a growing health risk in community and healthcare settings. We investigated the resistome, virulome, mobilome, and genetic relatedness of multidrug-resistant (MDR) E. coli isolates from patients and their environment in a Ghanaian teaching hospital. Materials and methods Twenty-three MDR ESBL-producing or carbapenem-resistant E. coli isolates from a collection of MDR Gram-negative bacteria (GNB) from patients and environments were selected for genomic analyses. Whole genome sequencing and bioinformatics tools were used to analyze genomic characteristics and phylogeny. Results The prevalence and incidence of rectal carriage of ESBL E. coli among patients were 13.65% and 11.32% respectively. The β-lactamase genes, bla TEM−1B (10 isolates) and bla CTX−M−15 (12 isolates) were commonly associated with IncFIB plasmid replicons and co-occurred with aminoglycoside, macrolide, and sulfamethoxazole/trimethoprim resistance. Insertion sequences, transposons, and class I integrons were found with bla CTX−M−15 . Carriage and environmental isolates carried multiple virulence genes, with ter C being the most prevalent in 21 isolates. Seventeen sequence types (STs) were identified, including a novel ST (ST13846). Phylogenetic analysis grouped the isolates into four main clusters, with one outlier. High genetic relatedness was observed between two carriage isolates of ST940 and between a carriage isolate and an environmental isolate of ST648. Isolates with different STs, collected at different times and locations, also showed genetic similarities. Conclusion We identified ESBL-producing E. coli with diverse genomic characteristics circulating in different hospital directorates. Clonal relatedness was observed among isolates from patients and the environment, as well as between different patients, suggesting transmission within and between sources.
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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 | 0,000 | 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 ».