Genomic and Bioinformatic Insights Into <i>Enterococcus faecalis</i> From Retail Meats in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Enterococcus 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. Fifty raw meat samples, including chicken ( n = 18), beef ( n = 17), and turkey ( n = 15), were collected from retail markets in Akungba‐Akoko, Nigeria. Confirmed isolates underwent antimicrobial susceptibility testing and WGS‐based genomic analysis. Ten E. faecalis isolates were recovered, predominantly from chicken. All exhibited resistance to clindamycin, erythromycin, and tetracycline. Dominant AMR genes included aac(6 ′ )-aph(2 ″ ), ant(6)-Ia , lsa(A) , erm(B) , tet(M) , and tet(L) . Plasmid replicons rep9c and repUS43 were associated with sequence types ST477 and ST16, respectively. MGEs such as IS3, IS6, IS256, and IS1380 colocalized with resistance and virulence genes. Phylogenomic analysis revealed two major lineages (ST477 and ST16) and indicated geographic clustering across African isolates. 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 support the need for strengthened genomic surveillance and AMR control strategies in food systems, particularly within low‐ and middle‐income countries.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».