Abundance of clinically relevant antimicrobial resistance genes in the golden jackal ( <i>Canis aureus</i> ) gut
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The spread of antimicrobial resistance (AMR) is a critical One Health issue. Wildlife could act as reservoirs or vehicles of AMR bacteria (ARBs) and AMR genes (ARGs) but are relatively understudied. We sought to investigate clinically relevant ARGs in golden jackals ( Canis aureus ) thriving near human settlements in Israel. Fecal samples were collected from 111 jackals across four regions over a 10-month period. Various animal and spatio-temporal metadata were collected. Samples were analyzed by quantitative PCR (qPCR) for beta-lactamases ( bla TEM, bla CTX-M15, and bla SHV), qnrS and int1 . A subset of samples was subject to shotgun metagenomic sequencing followed by resistome and microbiome analyses. qPCR detected a high prevalence of ARGs, including beta-lactamases ( bla TEM-1, 96.4%; bla CTX-M-15, 51.4%, bla SHV, 15.3%), fluoroquinolone resistance ( qnrS , 87.4%), and class 1 integrons ( Int1 , 94.6%). The bla TEM-1 gene was found to be more prevalent in adult jackals compared to younger ones. Metagenomic analysis of a subset of samples revealed a diverse gut microbiome harboring a rich resistome with tetracycline resistance genes being the most prevalent. Metagenome-assembled genome analysis further identified several ARGs associated with clinically relevant bacteria. These findings highlight the potential role of golden jackals as reservoirs for AMR and emphasize the need for ongoing surveillance to better understand AMR transmission dynamics at the wildlife–human interface. IMPORTANCE The research highlights the potential role of the golden jackals as reservoirs for antimicrobial resistance (AMR). The high prevalence of clinically relevant AMR genes in these jackals emphasizes the need for ongoing surveillance and monitoring to better understand AMR transmission dynamics at the wildlife–human interface.
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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 | 0,001 | 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 ».