Search for genes related to bacterial resistance factors in strains of Salmonella enterica subsp. enterica isolated from poultry material
Bibliographic record
Abstract
O Brasil destaca-se no cenário mundial da produção de carne de frango, sendo atualmente o segundo maior produtor e maior exportador desta proteína. Diante deste cenário, sob grande importância econômica, social e objetivando a oferta de alimento seguros e saudáveis, a preocupação com o controle de Salmonella torna-se assunto de grande relevância para o setor. O surgimento de cepas de Salmonella multirresistentes vem sendo apontado, porém poucos trabalhos relatam a ocorrência de resistência aos compostos desinfetantes, como o quaternário de amônio e a formalina. O presente trabalho teve como objetivo pesquisar por meio de PCR a presença dos genes Intl1, qacE, sugE e frmA em isolados de Salmonella obtidos da cadeia avícola e traçar as correlações entre a presença destes genes e a resistência a agentes antimicrobianos utilizados na avicultura. Das 36 amostras analisadas, 56% eram S. Heidelberg, 28% S. Minnesota, 13% S. spp e 3% S. Mbandaka. Destas, 34 (94,44%) apresentaram resistência a um ou mais antimicrobianos, sendo que os maiores índices de resistência foram à tetraciclina (83%), ampicilina (72%) e amoxicilina (64%). Na pesquisa de genes de resistência, nenhuma amostra foi positiva para o gene sugE, 33% apresentaram o gene qacE, seguido de 33% do gene Intl1 e 17% do gene frmA. A presença desses genes teve significância estatística (p<0.05) quando correlacionado às cepas que apresentaram resistência a 4 ou mais classes de antimicrobianos. Esses achados reforçam a ideia de que as práticas atuais de uso de medicamentos e desinfetantes na avicultura possam atuar na seleção destes patógenos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".