Heterogeneity of Salmonella isolates obtained from various sources in Russia 2010–2019

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim: the goal of the study was to evaluate the heterogeneity of the Salmonella enterica subsp. enterica strains isolated from clinical specimens and various environmental sources in the Russian Federation during the period 2011–2019.

Materials and methods. The data of 3076 non-typhoid isolates of Salmonella obtained from sporadic and outbreak cases of salmonellosis (n = 2518), food and water samples (n = 558) were used. These isolates were serotyped according to the Kaufman–White scheme and genotyped by Pulsed-Field Gel Electrophoresis (PFGE) using XbaI and BlnI restriction endonucleases according to a standard PFGE-protocol developed by PulseNet International Network.

Results. The studied Salmonella isolates were differentiated into 73 serotypes and 601 PFGE types. A comparative analysis of isolates from various sources made it possible to identify subtypes that differed significantly in their prevalence in humans and potential transmission factors (sources). A significant proportion of chicken, turkey, and pork meat samples contained PFGE-subtypes which did not occur in clinical samples. Regional differences in the heterogeneity of the Salmonella spp. were also identified.

Conclusions. Genetic heterogeneity of the Salmonella population from humans and other sources shows significant variability of virulent properties and indicates the necessity of differentiated assessment of their epidemiological potential.

About the authors

Sofia Sh. Rozhnova

Central Research Institute of Epidemiology

Email: salm@pcr.ru
ORCID iD: 0000-0002-3009-8593
SPIN-code: 8888-2294

PhD

Russian Federation, Moscow

Konstantin V. Kuleshov

Central Research Institute of Epidemiology

Author for correspondence.
Email: konstantinkul@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5238-7900
SPIN-code: 7404-4080

PhD

Russian Federation, Moscow

Anastasia S. Pavlova

Central Research Institute of Epidemiology

Email: epid-oki@pcr.ru
ORCID iD: 0000-0003-4619-9337
SPIN-code: 7102-1513

MD

Russian Federation, Moscow

Anna N. Guseva

Central Research Institute of Epidemiology

Email: epid-oki@pcr.ru
ORCID iD: 0000-0001-7028-0253
SPIN-code: 3419-6926

MD

Russian Federation, Moscow

Tatiana A. Kozhakhmetova

Central Research Institute of Epidemiology

Email: epid-oki@pcr.ru
ORCID iD: 0000-0002-4821-7992
SPIN-code: 4942-3575

MD

Russian Federation, Moscow

Nadezhda K. Akulova

Central Research Institute of Epidemiology

Email: epid-oki@pcr.ru
ORCID iD: 0000-0003-0208-7165

MD

Russian Federation, Moscow

Alexander T. Podkolzin

Central Research Institute of Epidemiology

Email: epid-oki@pcr.ru
ORCID iD: 0000-0002-0044-3341
SPIN-code: 8937-5504

MD, PhD

Russian Federation, Moscow

References

  1. Davis KM, Isberg RR. Defining heterogeneity within bacterial populations via single cell approaches. Bioessays. 2016;38(8):782-90. doi: 10.1002/bies.201500121.
  2. Magdanova LA, Golyasnaya NV. Heterogeneity as an adaptive trait of microbial populations. Mikrobiologiya. 2013; 82(1): 3-13. (in Russian) doi: 10.7868/S0026365613010072.
  3. Abee T, Koomen J, Metselaar KI, et al. Impact of pathogen population heterogeneity and stress-resistant variants on food safety. Annu Rev Food Sci Technol. 2016;7:439-56. doi: 10.1146/annurev-food-041715-033128.
  4. Tsai CN, Coombes BK. The role of the host in driving phenotypic heterogeneity in salmonella. Trends Microbiol. 2019;27(6):508-23. doi: 10.1016/j.tim.2019.01.004.
  5. The European Union summary report on trends and sources of zoonoses, zoonotic agents and food-borne outbreaks in 2017 European Food Safety Authority and European Centre for Disease Prevention and Control (EFSA and ECDC). EFSA J. 2018; 16(12):e05500. doi: 10.2903/j.efsa.2018.5500.
  6. Commission Regulation (EU) No 1086/2011 of 27 October 2011 amending Annex II to Regulation (EC) No 2160/2003 of the European Parliament and of the Council and Annex I to Commission Regulation (EC) No 2073/2005 as regards salmonella in fresh poultry meat. Official Journal of the European Union. 2011; 281: 7–11.
  7. Gerner-Smidt P, Hise K, Kincaid J, et al. PulseNet USA: a five-year update. Foodborne Pathog Dis. 2006;3(1):9-19. doi: 10.1089/fpd.2006.3.9.
  8. Standard operating procedure for PulseNet PFGE of Escherichia coli O157:H7, Escherichia coli non-O157 (STEC), Salmonella serotypes, Shigella sonnei and Shigella flexneri. Available at: https://www.cdc.gov/pulsenet/pdf/ecoli-shigella-salmonella-pfge-protocol-508c.pdf (accessed 24 March 2020).
  9. Peters TM. Pulsed-field gel electrophoresis for molecular epidemiology of food pathogens. Methods Mol Biol. 2009;551:59-70. doi: 10.1007/978-1-60327-999-4_6.
  10. TECHNICAL REPORT ECDC. Roadmap for integration of molecular and genomic typing into European-level surveillance and epidemic preparedness. Version 2.1, 2016−2019. Available at: https://www.ecdc.europa.eu/en/publications-data/ecdc-roadmap-integration-molecular-typing-and-genomic-typing-european-level (accessed 24 March 2020).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Figure: 1. The proportion of the three leading serotypes of Salmonella enterica subsp. enterica, among the isolates isolated from humans (2011–2019, the annual number of isolates studied was from 244 to 405, the data for the Typhimurium and Infantis serotypes are presented on the auxiliary axis).

Download (250KB)
Indexing metadata
3. Figure: 2. Sankey diagram of the distribution of the top 20 salmonella serovars in humans by different isolation sources (Russian Federation, 2010–2019).

Download (554KB)
Indexing metadata
4. Figure: 3. Minimum spanning tree of PFGE genotypes using restriction endonucleases XbaI and BlnI for S. enteritidis (n = 2270) (a), S. typhimurium (n = 170) (b), S. infantis (n = 482) (c ) in various sources of isolation.

Download (435KB)
Indexing metadata
5. Figure: 4. Percentage of PFGE-types (a) and Salmonella isolates attributed to them (b), common for transmission factors and clinical material (black blocks) and unique, not detected in humans (gray blocks).

Download (234KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2020 Eco-vector


 


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».