Hazard Characterization of Antibiotic-resistant Aeromonas spp. Isolated from Mussel and Oyster Shellstock Available for Retail Purchase in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Surveillance and monitoring of foods for the presence of antimicrobial-resistant (AMR) bacteria are required to assess the risks these bacteria pose to human health. Frequently consumed raw or lightly cooked, live bivalve shellfish such as mussels and oysters can be a source of exposure to AMR bacteria. This study sought to determine the prevalence of third-generation cephalosporin (3GC) and carbapenem-resistant bacteria in live mussel and oyster shellstock available for retail purchase through the course of one calendar year. Just over half of the 180 samples (52%) tested positive for the presence of 3GC-resistant bacteria belonging to thirty distinct bacterial species. Speciation of the isolates was carried out using the Bruker MALDI Biotyper. Serratia spp., Aeromonas spp., and Rahnella spp. were the most frequently isolated groups of bacteria. Antibiotic resistance testing confirmed reduced susceptibility for 3GCs and/or carbapenems in 15 of the 29 Aeromonas isolates. Based on AMR patterns, and species identity, a subset of ten Aeromonas strains was chosen for further characterization by whole genome sequence analysis. Genomic analysis revealed the presence of multiple antibiotic resistance and virulence genes. A number of mobile genetic elements were also identified indicating the potential for horizontal gene transfer. Differences in gene detection by the bioinformatic tools and databases used (ResFinder. CARD RGI, PlasmidFinder, and MobSuite) are discussed. This study highlights the strengths and limitations of using genomics tools to perform hazard characterization of diverse foodborne bacterial species.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».