Development and evaluation of a sensitive approach for detection and recovery of third-generation cephalosporin- and carbapenem-resistant Enterobacterales from ready-to-eat frozen stone fruit
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance (AMR) is a global public health threat, but the role of foods in its dissemination is poorly understood. We examined the incidence of foodborne bacteria carrying AMR genes considered high-priority research targets by the World Health Organization. Frozen, ready-to-eat, avocado, coconut, mango, and peach ( n = 161) were tested for bacteria encoding extended-spectrum β-lactamases (ESBLs) and carbapenemases. Over 600 presumptive-positive isolates were recovered and analyzed with a pooled sequencing (Pool-seq) strategy. Coconut samples exhibited the highest bacterial loads and prevalence/diversity of AMR genes. Isolates harbouring the β-lactamase genes blactx-m, blatem, and blashv, identified in 14 coconut and 2 mango samples, were further characterized by whole-genome sequencing and antimicrobial susceptibility testing. The most common gene was blactx-m-15, detected in 20 unique strains. Two carbapenemase-producing strains were isolated from coconut: Enterobacter roggenkampii encoding blandm-1 and Escherichia coli encoding blandm-5. Subsequent quantitative PCR (qPCR) analysis of enrichments for blactx-m/ blandm indicated a potentially higher prevalence of these genes than observed by colony screening. This study presents a practical method for recovering ESBL- and carbapenemase-producing bacteria from foods. Mapping their distribution in food products is crucial to assessing the role of foods in the global spread of AMR and developing effective public health interventions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».