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Enregistrement W4411429166 · doi:10.3390/microbiolres16060131

Genotypic Characterisation and Risk Assessment of Virulent ESBL-Producing E. coli in Chicken Meat in Tunisia: Insights from Multi-Omics Machine Learning Perspective

2025· article· en· W4411429166 sur OpenAlexafffund
Khaled M. Abdallah, Ghassan Tayh, Elaa Maamar, Amine Mosbah, Omar Abbes, Ismaı̈l Fliss, Lilia Messadi

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreUnited States Agency for International Development
Mots-clésVirulenceBiologyColistinCephalosporinAntibiotic resistanceEscherichia coliMicrobiologyAntibioticsMacConkey agarGeneGenotypeAntimicrobialGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antibiotics are frequently used in the poultry industry, which has led to the emergence of bacterial strains that are resistant to antimicrobial treatments. The main objectives of this research were to conduct a multimodal risk assessment, to determine the extent of contamination of chicken meat with Escherichia coli, assess the prevalence of strains resistant to extended-spectrum cephalosporins (ESC), and characterise the genes associated with resistance and virulence. A standardised procedure involving enrichment in buffered peptone water and isolation of E. coli on MacConkey agar was carried out on 100 chicken carcasses. Subsequently, the sensitivity of the strains was tested against 21 antibiotic discs. Additionally, ESBL production was detected using a double synergy test. Specific PCRs were employed to identify resistance to critical antibiotics in human medicine (such as cephalosporins, carbapenems, fluoroquinolones, and colistin), as well as the presence of virulence genes. The contamination rate of chicken meat with E. coli was 82%. The prevalence of ESC-resistant isolates was 91.2%. Furthermore, 76.5% of the isolates exhibited ESBL production, with the different beta-lactamase genes (blaCTXM, blaTEM, and blaSHV). The mcr-1 gene, associated with colistin resistance, was detected in four strains (5.9%). Some isolates also carried resistance genes such as sul1, sul2, sul3, tetA, tetB, qnrB, and qnrS. In addition, several virulence genes were detected. In our study, we were able to link the expression of AMR to the iron metabolic regulatory elements using a multimodal machine learning approach; this mechanism could be targeted to mitigate the bacteria virulence and resistance. The high prevalence of ESBL-producing and multi-resistant E. coli strains in poultry presents significant human health risks, with the focus on antibiotic-resistant uropathogenic strains since poultry meat could be an important source of uropathogenic strains, underscoring the danger of hard-to-treat urinary tract infections, stressing the need for controlled antibiotic use and thorough monitoring.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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