Genomic and Bioinformatic Insights into <i>Enterococcus faecalis</i> from Retail Meats in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Enterococcus faecalis (E. faecalis) is a commensal and opportunistic pathogen increasingly recognized for its antimicrobial resistance (AMR) and zoonotic potential. This study employs whole-genome sequencing (WGS) to characterize E. faecalis isolates from retail meat samples, focusing on antimicrobial resistance genes (ARGs), virulence determinants, mobile genetic elements, and phylogenomic relationships. Materials and Methods Fifty raw meat samples, including chicken (n=18), beef (n=17), and turkey (n=15), were collected from retail markets in Akungba-Akoko, Nigeria. E. faecalis isolates were identified using standard microbiological methods and subjected to antimicrobial susceptibility testing were further analysed using WGS. Results Ten E. faecalis isolates were recovered, with the highest prevalence in chicken (n=6), followed by beef (n=2) and turkey (n=2). All isolates were resistant to clindamycin, erythromycin, and tetracycline. Frequent ARGs included aac(6’)-aph(2’’) , ant(6)-Ia , lsa(A) , erm(B) , tet(M) , and tet(L) . Plasmid replicons rep9c and repUS43 showed ST-specific associations with ST477 and ST16, respectively. MGEs such as IS3 , IS6 , IS256 , and IS1380 co-localized with ARGs and virulence determinants. Phylogenomic analysis revealed two major lineages, with ST477 distributed across meat types and ST16 restricted to chicken. Comparative genomic analysis with publicly available African E. faecalis isolates revealed distinct clonal lineages and geographic clustering across the continent. Conclusion The co-occurrence of multidrug resistance, virulence factors, and MGEs in foodborne E. faecalis poses a public health concern due to the risk of horizontal gene transfer and zoonotic spread. These findings underscore the need for genomic surveillance and antimicrobial stewardship in food systems, particularly in low- and middle-income countries.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».