Whole Genome Sequencing of Carbapenem-Resistant Pseudomonas aeruginosa from Clinical and Screening Samples in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
To determine the resistance profiles, genetic diversity and transmission of carbapenem-resistant Pseudomonas aeruginosa (CRPA) isolates from Indonesia. CRPA poses a significant global health threat due to high mortality and limited treatment options. Whole genome sequencing (WGS) provides a comprehensive approach to understanding the genetic determinants of resistance and transmission dynamics of CRPA. CRPA isolates were collected from clinical and screening samples at a national reference hospital in Jakarta, Indonesia. Screening samples were collected from patients on admission and from healthy volunteers living nearby. Identification and antimicrobial susceptibility testing were performed using VITEK. WGS was performed using Oxford Nanopore and Illumina platforms, followed by hybrid assembly using NanoLite v1.1, and AMR genes were detected using the latest version of the CARD database. Genomic data were analysed to determine sequence types, carbapenemase genes and resistance determinants. The screening included 573 patients and 243 healthy individuals. A total of 110 CRPA isolates were analysed (71 clinical samples, 35/573 patients on admission samples and 4/243 healthy screening samples). Antimicrobial susceptibility patterns were diverse, with high rates of resistance to multiple antibiotics (Table 1-2). The carbapenemase genes IMP and VIM were not found in screening samples but were found in clinical isolates (Table 3). WGS revealed some clusters of CRPA clones, suggesting possible transmission. This study highlights the prevalence of CRPA in both hospital and community settings in Jakarta. WGS is critical for identifying genetic diversity and potential transmission links, highlighting its crucial role in informing effective infection control strategies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».