MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4406936257 · doi:10.3389/fmicb.2025.1498995

Genome analysis of colistin-resistant Salmonella isolates from human sources in Guizhou of southwestern China, 2019–2023

2025· article· en· W4406936257 sur OpenAlexaboutno aff
Jingtong Wu, Yongxian Wen, Lv You, Xiaoyu Wei, Junhua Wang, Ge Zhu, Shijun Li

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésSalmonellaColistinVirulenceMicrobiologyBiologyMultiple drug resistanceMultilocus sequence typingAntibiotic resistanceMolecular epidemiologyTypingDrug resistanceGeneAntimicrobialGeneticsAntibioticsGenotypeBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Colistin is commonly used as a last-resort antibiotic for multidrug resistance (MDR) bacterial infections. The emergence of colistin-resistant (CL-R) Salmonella has become a significant public health concern. However, the prevalence of CL-R Salmonella in Guizhou province remains unknown. Therefore, it is necessary to monitor CL-R Salmonella in Guizhou and systematically elucidate their characteristics-related resistance, virulence, and molecular epidemiology to develop effective public health strategies against resistant pathogens. Methods The CL-R Salmonella isolates were identified from 933 Salmonella isolates by antimicrobial resistance testing. To further evaluate the molecular epidemiology, the CL-R Salmonella isolates underwent whole-genome sequencing (WGS) analysis followed by bioinformatic analysis. Results A total of 43 CL-R isolates (4.6%) were identified from 933 Salmonella isolates, of which 39 isolates being MDR (resistance to three or more classes of antimicrobials). WGS analysis revealed 34 antibiotic resistance genes (ARGs), and point mutations in the gyrA gene (D87Y and D87G) were identified in all 43 CL-R isolates. Only one isolate carried the mcr-1.1 gene, a known colistin resistance. All CL-R isolates were found to carry multidrug efflux pumps. Furthermore, the most common resistance gene was aac(6′)-ly (40 out of 43), followed by blaTEM-1 (39 out of 43). The majority of CL-R isolates contained the virulence factor spvB and a notable diversity in other virulence factors with varied functions. Core genome multilocus sequence typing (cgMLST) revealed that 43 CL-R Salmonella isolates were divided into 19 cgSTs, with cgST179151 (10 out of 43) being the most prevalent. Additionally, the CL-R Salmonella isolates exhibited genetic similarities with human Salmonella isolates from Poland, Canada, and Zhejiang province. Among the 42 CL-R isolates lacking markers for CL-R, 12 single-nucleotide variations (SNVs) were observed in 24 isolates using genome-wide association study (GWAS) analysis, which was possibly associated with colistin resistance. Conclusion This study revealed that the majority of CL-R Salmonella isolates in Guizhou province exhibited MDR, with complex resistance mechanisms, representing a significant public health challenge. The genetic similarities between isolates from Guizhou and other regions suggested the possibility of international transmission or shared reservoirs of resistance. These results highlighted the urgent need for enhanced surveillance and effective public health strategies to address the risks posed by these pathogens in Guizhou.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Microbiology→Même sujetAntibiotic Resistance in Bacteria→Travaux en français237 207→