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泉州市某区食品中致泻性大肠埃希菌的检测情况: 2024年; 目的分析泉州市某区集贸摊点和超市食品中致泻性大肠埃希菌携带情况。方法选择2021年1—12月从泉州市鲤城区超市以及集贸摊点采集的100份食品样本作为研究对象,严格按照GB 4789—2016《食品安全国家标准食品微生物检验致泻性大肠埃希菌检验》对所有标本开展致泻性大肠埃希菌微生物检验以及毒力基因检测,统计最终的检测结果。比较不同食品类型的致泻性大肠埃希菌检出率差异。结果 100份检测样本当中,总共20份检出致泻性大肠埃希菌,检出率为20.00%;其中包含产肠毒性大肠埃希菌(entero toxigenic Escherichia coli,ETEC)共6株,占比为30.00%;肠致病性大肠埃希菌(entero pathogenic Escherichia coli,EPEC)共5株,占比为25.00%;肠出血性大肠埃希菌(entero hemorrhagic Escherichia coli,EHEC)共5株,占比为25.00%;肠侵袭性大肠埃希菌(entero invasive Escherichia coli,EIEC)共4株,占比为20.00%。牲畜肉类、生禽肉类、凉拌类、海产类以及蔬菜类食品的致泻性大肠埃希菌检出率依次为38.89%、45.00%、5.00%、10.00%、4.55%,其中牲畜肉类、生禽肉类的致泻性大肠埃希菌检出率高于其他食品类型(P <0.05)。分离获得的致泻性大肠埃希菌20株内,出现EHEC的O157共5株;血清凝集予以H7鉴定,其中共有5株EHEC的O157:H7鉴定血清凝集,1株O157在羊肉上分离获得,SLT2、hly、eaeA毒力基因均在H7菌中携带,其他O157共4株,4种毒力基因均为阴性。结论严格按照有关标准开展微生物检验能有效检出食品中的大肠埃希菌以及致泻性大肠埃希菌毒力基因,有关部门应该要加强卫生监督的力度,确保人民群众的食品安全。; 王萍霞钟煌培周芳芳; 关键词：大肠埃希菌致泻性大肠埃希菌微生物检验肠致病性大肠埃希菌肠出血性大肠埃希菌肠侵袭性大肠埃希菌

多重PCR方法鉴定5类牛源致泻性大肠埃希菌: 2024年; 为建立鉴定5类牛源致泻性大肠埃希菌(DEC)多重PCR检测方法,对陕西关中奶牛场犊牛粪便中分离的大肠埃希菌进行检测。以EAEC(astA、aggR、pic)、EHEC(stx1、stx2)、EPEC(escV、bfpB)、EIEC(invE)和ETEC(lt、stp、sth)5类DEC中11种毒力基因为目标,uidA基因为阳性对照,建立两体系(体系Ⅰ和Ⅱ)多重PCR检测方法,通过改变引物浓度、退火温度等检测条件进行优化,并对其特异性和灵敏度进行检测。结果显示,体系Ⅰ检测EAEC、EHEC,体系Ⅱ检测EPEC、EIEC、ETEC,除astA引物浓度为0.5μmol/L,其余均为0.3~0.4μmol/L;退火温度以59℃最佳;ETEC的检测下限最低(1.09×10^(3)CFU/mL),其余依次为EHEC(1.27×10^(3) CFU/mL)、EIEC(2.43×10^(3) CFU/mL)、EPEC(5.71×10^(3) CFU/mL)、EAEC(7.98×10^(3) CFU/mL);经验证该方法只对DEC毒力基因产生特异性,而对沙门菌、化脓隐秘杆菌、变形杆菌、肺炎克雷伯菌、粪肠球菌、金黄葡萄球菌不产生特异性条带;应用此方法对183株犊牛腹泻源E.coli进行了检测,共检出17株DEC,其中EAEC 6株、ETEC 4株、EPEC 4株、EHEC 2株、EIEC 1株,经单一PCR验证结果一致。本研究建立的检测5类DEC多重PCR方法可对样品采用两体系、同一PCR反应程序进行检测。该方法的建立为牛源DEC中常见毒力基因的检测及分子流行病学调查提供了方法与借鉴。; 熊昊飞张理坤程璐尚远昊冯玉树李冰慧李勤凡张仕强王妍; 关键词：致泻性大肠埃希菌多重PCR 毒力基因犊牛腹泻

上海市2016-2022年腹泻病例致泻性大肠埃希菌感染的流行特征与耐药分析: 2024年; 目的掌握上海市腹泻病例致泻性大肠埃希菌(DEC)的感染情况、流行病学特征及耐药情况,为后续监测和防控提供数据支撑。方法基于上海市腹泻病综合监测系统收集2016-2022年肠道腹泻门诊病例的流行病学资料,采集粪便标本,开展DEC检测。基于国家致病菌识别网系统收集2016-2022年药敏监测数据。统计学分析采用χ^(2)检验或Fisher确切概率法。结果在24883例感染性腹泻患者中,DEC阳性率为9.13%(2271/24883),其中单一致病型DEC阳性率为8.83%(2197/24883),混合致病型DEC阳性率为0.30%(74/24883)。DEC阳性主要型别为肠产毒性大肠埃希菌[4.33%(1077/24883)],以≤5岁组人群的DEC阳性率最高[18.48%(22/119)]。2016-2022年DEC阳性率最高月份为7-9月[5.91%(1470/24883)]。2016-2022年市区和郊区的DEC阳性率分别为9.47%(554/5847)和9.02%(1717/19036),市区和郊区的DEC主要型别分别为肠黏附性大肠埃希菌[3.98%(233/5847)]和肠产毒性大肠埃希菌[4.56%(868/19036)]。2016-2019和2020-2022年DEC阳性率分别为9.42%(1821/19330)和8.10%(450/5553),主要型别分别为肠产毒性大肠埃希菌(4.87%,941/19330)和肠黏附性大肠埃希菌(4.70%,261/5553)。耐药菌株的多重耐药率为40.21%(618/1537)。耐药率较高的前三位药物依次为氨苄西林[64.74%(995/1537)]、萘啶酸[58.49%(899/1537)]和四环素[45.09%(693/1537)]。结论相比于2016-2019年,2020-2022年DEC阳性率下降,主要型别由肠产毒性大肠埃希菌转变为肠黏附性大肠埃希菌。多重耐药现象较严重,建议应加强DEC的耐药性持续监测,同时规范临床抗生素的使用。; 丰俊夏佳慧庄源徐桢罗嘉远陈涌费加艺吴艺童吴寰宇陈昕张静陈敏; 关键词：腹泻致泻性大肠埃希菌肠产毒性大肠埃希菌

基于CRISPR序列的致泻性大肠埃希菌跨种传播风险机器学习模型构建: 2024年; 【目的】基于CRISPR序列信息应用机器学习模型预测致泻性大肠埃希菌感染人的潜在风险,并以此识别具有人兽共患风险的高危菌株。【方法】从Enterobase数据库批量获取806株中国分离的致泻性大肠埃希菌基因组序列信息,提取CRISPR位点的间隔序列构造特征,建立机器学习模型并使用交叉验证评价机器学习模型的预测效果。使用最佳模型输出致泻性大肠埃希菌的感染风险,并比较不同动物来源分离株对人的潜在感染风险。【结果】从806株菌株中共获取1093个间隔序列簇,人源分离株独有间隔序列簇为196个,动物源分离株独有间隔序列簇为291个,其中606个二者共享,线性判别分析发现人源和动物源菌株的间隔序列簇分布存在明显差异。以间隔序列簇作为特征,成功构建随机森林模型、逻辑斯谛回归模型、支持向量机模型和梯度提升树模型4种机器学习模型,其宿主预测准确率均超过0.82,受试者工作特征曲线下面积(area under receiver operating characteristic curve,AUC)值均接近0.9。最终确定随机森林模型的分类效果最佳,优化后模型预测准确率为0.844,AUC值为0.915。根据最佳模型输出的致泻性大肠埃希菌的感染风险,猪源分离株感染人的风险最高,羊源分离株感染人的风险较低,极少数禽源分离株可能具备感染人的潜力。【结论】基于间隔序列构建的机器学习模型对具有人兽共患风险的致泻性大肠埃希菌具备一定的识别能力,该模型为传染性疾病防控提供了新思路。; 冯新元赵佳雪龙金照胡景妍席岩岩陈帅印杨海燕段广才; 关键词：致泻性大肠埃希菌

2018—2020年江阴市致泻性大肠埃希菌流行情况及药物敏感性分析: 2024年; 目的了解江阴市腹泻患者中的致泻性大肠埃希菌(diarrheagenic escherichia coil,DEC)感染状况、毒力基因、分子分型及耐药情况。方法按照2018年无锡市食源性疾病监测工作手册,采集腹泻患者肛拭样本,分离出DEC后进行实时荧光PCR确认,并进行脉冲场凝胶电泳(PFGE)和药物敏感性实验。结果2018—2020年在2家哨点医院共采集腹泻患者440份肛拭样本,检出DEC阳性菌株132株,检出率为30.00%,其中肠道致病性大肠埃希菌(intestinal pathogenic escherichia coli,EPEC)检出率6.59%,肠道集聚性大肠埃希菌(enteric escherichia coli,EAEC)检出率18.87%,产肠毒素大肠埃希菌(enterotoxigenic escherichia coli,ETEC)检出率3.18%,肠道侵袭性大肠埃希菌(enteric invasive escherichia coli,EIEC)检出率1.36%。药物敏感性实验结果表明,DEC对氨苄西林和萘啶酸的耐药程度最高(53.85%),其次为四环素(41.54%)和阿奇霉素(35.38%);多重耐药率较高,为50.77%。PFGE结果表明,65株DEC可分为63种PFGE带型,带型较为分散,呈多态性分布。结论江阴地区DEC的流行情况相对严峻,基因型高度多态,尚不存在优势流行株。建议治疗上多用头孢菌素类抗菌药物。; 谢雯高海英刘晓骏蒋云菲王博沙丹; 关键词：致泻性大肠埃希菌耐药情况脉冲场凝胶电泳

肠侵袭性大肠埃希菌噬菌体DK-13的生物学特性及应用: 2024年; 【目的】筛选并分离出能裂解肠侵袭性大肠埃希菌噬菌体,分析其生物学特性,并探究其对污染猪肉的杀菌作用。【方法】采用双层平板法分离鉴定噬菌体,并测定其最佳感染复数,一步生长曲线等,对其基因组进行测序分析以及裂解功效的测定。【结果】从医院污水中分离鉴定能特异裂解肠侵袭性大肠埃希菌(Enteroinvasive Escherichia coli,EIEC)的噬菌体并命名为DK-13,其呈典型的蝌蚪状外形,包含一个正二十面体的头部和一个可收缩的螺旋对称的尾部,属于肌尾噬菌体科(Myoviridae)噬菌体;生物学特性表明:最佳感染复数为0.01,潜伏期约为10 min,裂解期约为70 min,噬菌体DK-13能在50℃,pH 5.0-10.0条件下存活。全基因组测序表明,噬菌体基因组长约172 275 bp,GC含量为40.18%,预测其共有293个开放阅读框(open reading frames,ORF),未发现已知耐药基因和毒力基因。应用试验表明:被污染的猪肉中表现的杀菌效果良好,宿主菌的数量明显减少。【结论】分离并鉴定一株新的烈性噬菌体DK-13,DK-13具有潜伏期短、裂解效率高等优势,在食品安全方面具有很大应用潜力。; 王梦雅刘家齐姜海霖李菁华赵春燕黄红兰; 关键词：肠侵袭性大肠埃希菌噬菌体食品安全

2019—2022年上海市奉贤区哨点医院致泻性大肠埃希菌的耐药性和同源性: 2024年; 【目的】开展上海市奉贤区的致泻性大肠埃希菌(DEC)耐药性和同源性分析,为临床合理用药和风险监测预警提供依据。【方法】收集2019—2022年上海市奉贤区腹泻病检测中分离到的DEC,采用微量肉汤稀释法进行21种抗生素药物敏感试验,采用脉冲场凝胶电泳(PFGE)进行聚类分型。【结果】腹泻病例DEC检出率为18.99%(131/690)、肠聚集性大肠埃希菌(EAEC)占64.89%(85/131)、肠产毒性大肠埃希菌(ETEC)占22.14%(29/131)、肠致病性大肠埃希菌(EPEC)占12.21%(16/131)、肠出血性大肠埃希菌(EHEC)占0.76%(1/131),未检出肠侵袭性大肠杆菌(EIEC)。DEC检出具有明显夏季高发的季节性特点。DEC多重耐药率为66.41%,共有65种耐药谱,耐药率最高的5种抗生素是氨苄西林(60.31%)、萘啶酸(51.91%)、头孢唑林(50.38%)、四环素(44.27%)、复方新诺明(35.11%),2019—2022年DEC对左氧氟沙星的耐药率明显升高。85株EAEC聚类分析相似度为58.4%~100.0%,得到69种带型;29株ETEC聚类分析相似度为58.5%~100.0%,得到13种带型,有2种优势带型;16株EPEC聚类分析相似度为53.9%~96.0%,得到15种带型。共发现5组同源性菌株,同源性菌株耐药表型均一致。【结论】上海市奉贤区腹泻病例中DEC流行强度较高,耐药形势严峻,引起暴发感染的风险较高,需要加强监测和防范。; 赵宏伟谢晓红陶力新沈莉沈春莉刘梅花施媛盛黄妃; 关键词：致泻性大肠埃希菌腹泻脉冲场凝胶电泳多重耐药耐药谱

北京某医院感染性腹泻患者致泻性大肠埃希菌毒力和耐药特征分析: 2024年; 目的明确本院感染性腹泻患者致泻性大肠埃希菌毒力和耐药特征。方法采用VITEK MS微生物质谱检测系统初步鉴定,多重实时荧光PCR检测毒力基因,对本院感染性腹泻患者临床分离的致泻性大肠埃希菌(Diarrheagenic Escherichia coli,DEC)进行5种型别鉴定。微量肉汤稀释法和E-test法药敏试验检测DEC菌株的耐药表型特征。二代测序及生物信息学分析其耐药分子特征。采用Fisher确切概率法进行统计学分析。结果本院DEC检出率为11.9%,其中EAEC占比37.5%,非典型EPEC占比34.38%,ETEC占比25.0%,EIEC占比3.12%,未检出EHEC菌株。32株DEC对氨苄西林、四环素、甲氨苄啶/磺胺异恶唑耐药率最高,分别为53.12%、43.75%和37.5%。ESBLs(+)株占比18.75%,其多重耐药菌株检出率为83.83%,显著高于ESBLs(-)菌株,差异有统计学意义(P=0.042)。32株DEC共有25个ST型,优势基因型为ST10共4株(12.5%),ST28、ST31和ST3153各2株(各占比6.25%),其他21个型别各1株菌(各占比3.13%)。EAEC中检出1株携带bla_(NDM-1)的耐碳青霉烯类菌株。结论我院感染性腹泻患者的DEC以aggR、pic、astA、eae 4种毒力基因较为常见,以EAEC、EPEC为主要型别,基因型别呈高度多态性,检出多重耐药菌株。; 马思宇马立艳罗虎周妍妍王雅轩苏建荣; 关键词：致泻性大肠埃希菌毒力基因耐药基因

2017—2022年上海市虹口区腹泻病例中致泻性大肠埃希菌检测结果分析: 2024年; 目的了解上海市虹口区腹泻患者中致泻性大肠埃希菌(diarrheogenic E. coli,DEC)的感染状况、型别分布和耐药情况,为DEC的防控和临床合理用药提供依据。方法对2017—2022年上海市虹口区哨点医院肠道门诊腹泻监测病例的粪便标本进行DEC的分离培养、型别检测、毒力基因检测和药物敏感性试验。使用SPSS 20.0软件进行数据分析,利用卡方检验对不同类别之间的率进行比较,以P<0.05为差异有统计学意义。结果在997份送检样本中检测出136株DEC,阳性率为13.6%(136/977)。其中肠聚集性大肠埃希菌(enteroaggregative E. coli,EAEC)最多(57株),占比41.9%。136株DEC分别检出uidA、astA、aggR等多种毒力基因;同一型别的菌株有不同种毒力基因组合,以aggR—astA毒力基因组合为主的EAEC占比最高。DEC阳性检出率最高的年龄组是31~40岁,占18.7%。6至9月检出率较其他月份明显升高。结论上海市虹口区DEC检出率较高,以EAEC、肠产毒性大肠埃希菌(enterotoxigenic E. coli,ETEC)、肠致病性大肠埃希菌(enteropathogenic E. coli,EPEC)为主,在不同季节和不同年龄段的人群中检出率有差异。DEC菌株携带的毒力相关基因呈现多样性,且耐药率总体呈上升趋势。; 倪春苗金虹飞沈静徐映如刘莹李思佳; 关键词：致泻性大肠埃希菌毒力基因耐药性

2018—2022年北京市某区腹泻病例中致泻性大肠埃希菌的感染和分子分型特征分析: 2024年; 目的了解北京市某区腹泻病例中致泻性大肠埃希菌(DEC)的感染情况和分子分型特征,为进一步防控工作提供依据。方法2018—2022年从北京市某区3家监测哨点医院采集1600例腹泻病例粪便标本,分离标本中的DEC;采用多重PCR技术检测其毒力基因得到致病型,结合流行病学和临床资料进行分析。同时应用脉冲电场凝胶电泳(PFGE)技术得到分子分型,并将ETEC、EPEC和EAEC型菌株图谱作聚类分析。结果2018—2022年北京市某区1600份标本中有144份标本分离到DEC,检出率为9.00%(144/1600)。菌株致病型以ETEC为主,其次依次为EPEC、EAEC、EHEC,未检出EIEC。DEC感染病例男女比例为1.48∶1,31~45岁年龄组的DEC检出率最高(11.15%,59/529)。DEC阳性检出率最高的年份为2019年,各年夏季检出率均最高。DEC在不同年龄组和年份中的阳性检出率均有显著差异。DEC阳性病例症状以腹泻、脱水、腹痛为主,且多为水样便。144株DEC分为111条带型,同源性13.07%~100.00%。同带型的菌株数目2~7条,分离时间间隔从当天到几年不等。结论本区DEC致病型以ETEC和EPEC为主,且存在EHEC感染;夏季高发,青壮年中检出较多;PFGE条带呈高度多态性分布。; 张爽王安娜付奎元王园园李颖李辉张建涛王会波王丽丽; 关键词：致泻性大肠埃希菌腹泻分子分型食源性致病菌

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