Создание коллекции бактерий, моделирующих поведение возбудителей инфекционных болезней при разработке экспресс-методов определения устойчивости к антибиотикам

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Сформирована коллекция из 25 изолятов бактерий, выделенных из листьев люцерны Medicago sativa, мискантуса Miscanthus giganteus сортов Камис и Багряный, озимого рапса Brassica napus, тюльпана Tulipa sp., зеленых частей яснотки Lamium album, чистотела большого Chelidonium majus и горчицы сарептской Brassica juncea, а также красного куриного клеща Dermanyssus gallinae и почвенной нематоды Steinernema carpocapsae. Среди изолятов присутствуют 7 представителей рода Bacillus, Exiguobacterium и Priestia; 5 изолятов рода Pseudomonas; 2 изолята рода Pantoea; 8 изолятов рода Staphylococcus; представители типа Actinomycetota: Pseudoclavibacter и Micrococcus. Идентификация таксономической принадлежности изолятов выполнена на основе секвенирования полных генов 16S рибосомной ДНК, которые депонированы в базе данных GenBank. Исследована степень устойчивости выделенных изолятов к пяти распространенным антибиотикам: канамицину (Km), ампициллину (Ap), спектиномицину (Sp), эритромицину (Em) и хлорамфениколу (Cm). Внутри каждой таксономической группы выявлены штаммы, проявляющие устойчивость к нескольким антибиотикам одновременно, устойчивость к отдельным антибиотикам и не проявляющие устойчивости ни к одному из тестируемых антибиотиков, что позволяет сопоставлять в одно и то же время эффективность экспресс-методов определения антибиотикорезистентности на нескольких группах бактерий.

Об авторах

Е. Ю. Эпова

Институт биохимической физики им. Н.М. Эмануэля РАН; Курский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: tr_e@list.ru
Москва, Россия; Курск, Россия

Р. О. Алиев

Институт биохимической физики им. Н.М. Эмануэля РАН; Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова РАН

Email: tr_e@list.ru
Москва, Россия; Москва, Россия

Е. С. Щербакова

Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова РАН

Email: tr_e@list.ru
Москва, Россия

Х. Т. Нгуен

Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова РАН

Email: tr_e@list.ru
Москва, Россия

Е. В. Трубникова

Институт биохимической физики им. Н.М. Эмануэля РАН; Курский государственный университет

Email: tr_e@list.ru
Москва, Россия; Курск, Россия

А. Б. Шевелев

Институт биохимической физики им. Н.М. Эмануэля РАН; Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова РАН

Email: tr_e@list.ru
Москва, Россия; Москва, Россия

Список литературы

  1. Пушкарева В.И., Литвин В.Ю., Ермолаева С.А. Растения как резервуар и источник возбудителей пищевых инфекций // Эпидемиол. вакцинопрофил. 2012. № 2 (63). С. 10–20.
  2. Adane W.D., Chandravanshi B.S., Tessema M. A novel electrochemical sensor for the detection of metronidazole residues in food samples // Chemosphere. 2024. V. 359. P. 142279.
  3. Allegranzi B., Bagheri Nejad S., Combescure C. et al. Burden of endemic health-care-associated infection in developing countries: systematic review and meta-analysis // Lancet. 2011. V. 377 (9761). P. 228–241.
  4. Dong Y., Iniguez A.L., Ahmer B.M. Kinetics and strain specificity of rhizosphere and endophytic colonization by enteric bacteria on seedlings of Medicago sativa and Medicago truncatula // Appl. Environ. Microbiol. 2003. V. 69 (3). P. 1783–1790.
  5. Hassanain W.A., Johnson C.L., Faulds K. et al. Ultrasensitive dual ELONA/SERS-RPA multiplex diagnosis of antimicrobial resistance // Anal. Chem. 2024. V. 96 (29). P. 12093–12101.
  6. Lane D.J. 16S/23S rRNA sequencing // Nucleic acid techniques in bacterial systematics / Eds E. Stackebrandt, M. Goodfellow. N.Y.: John Wiley and Sons, 1991. P. 115–175.
  7. Lane D.J., Pace B., Olsen G.J. et al. Rapid determination of 16S ribosomal RNA sequences for phylogenetic ana- lyses // PNAS USA. 1985. V. 82 (20). P. 6955–6959.
  8. Mulani M.S., Kamble E.E., Kumkar S.N. et al. Emerging strategies to combat ESKAPE pathogens in the era of antimicrobial resistance: a review // Front. Microbiol. 2019. V. 10. P. 539.
  9. Nakano M., Kalsi S., Morgan H. Fast and sensitive isothermal DNA assay using microbead dielectrophoresis for detection of anti-microbial resistance genes // Bio- sens. Bioelectron. 2018. V. 117. P. 583–589.
  10. Oeschger T.M., Erickson D.C. Visible colorimetric growth indicators of Neisseria gonorrhoeae for low-cost diagnostic applications // PLoS One. 2021 V. 16 (6). P. 0252961.
  11. Pasquier E., Owolabi O.O., Powell B. et al. Assessing post-abortion care using the WHO quality of care framework for maternal and newborn health: a cross-sectio- nal study in two African hospitals in humanitarian settings // Reprod. Health. 2024. V. 21 (1). P. 114.
  12. Rana S., Kaur K.N., Narad P. et al. Knowledge, attitudes and practices of antimicrobial resistance awareness among healthcare workers in India: a systematic review // Front Public Health. 2024. V. 12. P. 1433430.
  13. Saha M., Sarkar A. Review on multiple facets of drug resistance: a rising challenge in the 21st century // J. Xenobiot. 2021. V. 11 (4). P. 197–214.
  14. Salehi B., Quispe C., Butnariu M. et al. Phytotherapy and food applications from Brassica genus // Phytother. Res. 2021. V. 35 (7). P. 3590–3609.
  15. Swami P., Sharma A., Anand S., Gupta S. DEPIS: a combined dielectrophoresis and impedance spectroscopy platform for rapid cell viability and antimicrobial susceptibility analysis // Biosens. Bioelectron. 2021. V. 182. P. 113190.
  16. Treichel S., Hartmann M., Rump A. et al. Evaluation of a didanosin-containing regimen including genotypic resistance testing: an open-label, multicenter study // Eur. J. Med. Res. 2003. V. 8 (9). P. 405–413.
  17. Wesseling C.M.J., Martin N.I. Synergy by perturbing the gram-negative outer membrane: opening the door for gram-positive specific antibiotics // ACS Infect. Dis. 2022. V. 8 (9). P. 1731–1757.
  18. Zhang Y., Fan W., Shao C. et al. Rapid determination of antibiotic resistance in Klebsiella pneumoniae by a novel antibiotic susceptibility testing method using SYBR green I and propidium iodide double staining // Front. Microbiol. 2021. V. 12. P. 650458.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».