$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Su ürünleri yetiştiriciliği, dünya çapında en hızlı büyüyen gıda üreten sektörlerden biridir ve üretim uygulamaları, insan tüketimi için artan gıda talebini karşılamayı amaçlamaktadır. Küresel su ürünleri yetiştiriciliği üretimi 1997 yılında 34 milyon tondan (Mt) 2017 yılında 112 Mt'ye üç katınaçıkmıştır 1. Üretimin yaklaşık% 75'ine katkıda bulunan ana tür grupları, deniz yosunu, sazan, çift kabuklu, yayın balığı ve tilapia (Oreochromis spp.) 1. Bununla birlikte, mikrobiyal varlıkların neden olduğu hastalıkların ortaya çıkması, yoğun balık yetiştiriciliği nedeniyle kaçınılmazdır ve potansiyel ekonomik kayıplara yol açmaktadır2.
Balık yetiştiriciliği uygulamalarında antibiyotik kullanımı, verimlilikteki ana sınırlayıcı faktör olan bakteriyel enfeksiyonların önlenmesi ve tedavisi için iyi bilinmektedir 3,4. Bununla birlikte, artık antibiyotikler su ürünleri yetiştiriciliği çökeltilerinde ve suda birikir, seçici basınç uygular ve balıklarla ilişkili ve ikamet eden bakteri topluluklarını değiştirir 5,6,7,8. Sonuç olarak, su ürünleri yetiştiriciliği ortamı, antimikrobiyal direnç genleri (ARG'ler) ve çevredeki ortamda antibiyotiğe dirençli bakterilerin (ARB) daha fazla ortaya çıkması ve yayılması için bir rezervuar görevi görür9. Balık yetiştiriciliği uygulamalarını etkileyen yaygın olarak gözlenen bakteriyel patojenlere ek olarak, Enterobacter spp., Escherichia coli, Klebsiella spp. ve Salmonella spp.10'un insan patojen suşları da dahil olmak üzere Enterobacteriaceae ailesinin üyelerine sıklıkla rastlanmaktadır. E. coli, balık yetiştiriciliğinde balık unu ve sudan izole edilen en yaygın mikroorganizmadır 11,12,13,14,15.
E. coli, memelilerin ve kuşların gastrointestinal sisteminde, bağırsak mikrobiyotalarının kommensal bir üyesi olarak yaşayan çok yönlü bir gram-negatif bakteridir. Bununla birlikte, E. coli, toprak, tortular, yiyecek ve su dahil olmak üzere farklı çevresel nişlerde kolonileşmek ve devam etmek için oldukça uyarlanabilir bir kapasiteye sahiptir16. Yatay gen transferi (HGT) fenomeni yoluyla gen kazancı ve kaybı nedeniyle, E. coli hızla insanlarda ve hayvanlarda geniş bir hastalık spektrumuna neden olabilen, iyi adapte olmuş antibiyotiğe dirençli bir patojene dönüşmüştür17,18. İzolasyon orijinine bağlı olarak, patojenik varyantlar intestinal patojenik E. coli (InPEC) veya ekstraintestinal patojenik E. coli (ExPEC) olarak tanımlanır. Ayrıca, InPEC ve ExPEC, hastalık tezahürüne, genetik arka plana, fenotipik özelliklere ve virülans faktörlerine (VF'ler) göre iyi tanımlanmış patotipler halinde alt sınıflara ayrılmıştır 16,17,19.
Patojenik E. coli suşları için geleneksel kültür ve moleküler teknikler, farklı patotiplerin hızlı bir şekilde tespit edilmesine ve tanımlanmasına izin vermiştir. Bununla birlikte, zaman alıcı, zahmetli olabilirler ve sıklıkla yüksek teknik eğitim gerektirebilirler19. Ayrıca, genetik geçmişlerinin karmaşıklığı nedeniyle E. coli'nin tüm patojenik varyantlarını güvenilir bir şekilde incelemek için tek bir yöntem kullanılamaz. Şu anda, bu dezavantajlar, yüksek verimli dizileme (HTS) teknolojilerinin ortaya çıkmasıyla aşılmıştır. Tüm genom dizileme (WGS) yaklaşımları ve biyoinformatik araçlar, mikrobiyal DNA'nın araştırılmasını uygun fiyatlı ve büyük ölçekte geliştirerek, yakından ilişkili patojenik varyantlar20,21,22 dahil olmak üzere mikropların tek bir çalışmada derinlemesine karakterizasyonunu kolaylaştırmıştır. Biyolojik sorulara bağlı olarak, veri analizi yapmak için çeşitli biyoinformatik araçları, algoritmalar ve veritabanları kullanılabilir. Örneğin, asıl amaç ARG'lerin, VF'lerin ve plazmidlerin varlığını değerlendirmekse, ResFinder, VirulenceFinder ve PlasmidFinder gibi araçlar, ilişkili veritabanlarıyla birlikte iyi bir başlangıç noktası olabilir. Carriço ve ark.22, ham veri ön işlemeden filogenetik çıkarıma kadar mikrobiyal WGS analizi için uygulanan farklı biyoinformatik yazılımlarına ve ilgili veritabanlarına ayrıntılı bir genel bakış sağlamıştır.
Birçok çalışma, WGS'nin antimikrobiyal direnç özellikleri, patojenik potansiyel ve farklı kökenlerden elde edilen E. coli'nin klinik olarak ilgili varyantlarının ortaya çıkışının ve evrimsel ilişkilerinin izlenmesi ile ilgili genom sorgulaması için geniş yararlılığını göstermiştir23,24,25,26 . WGS, nadir veya karmaşık direnç mekanizmaları da dahil olmak üzere antimikrobiyallere karşı fenotipik direncin altında yatan moleküler mekanizmaların tanımlanmasını sağlamıştır. Bu, edinilmiş ARG varyantlarını, ilaç hedef genlerindeki yeni mutasyonları veya promotör bölgeleri 27,28'i tespit ederek gerçekleşir. Dahası, WGS, bir bakteri suşu29'un direnç fenotipi hakkında önceden bilgi gerektirmeden antimikrobiyal direnç profilleri çıkarma potansiyeli sunar. Alternatif olarak, WGS, hem antimikrobiyal direnç hem de virülans özellikleri taşıyan mobil genetik elementlerin (MGE'ler) karakterizasyonuna izin vermiş ve bu da mevcut patojenlerin bakteriyel genom evrimini yönlendirmiştir. Örneğin, 2011 yılında Alman E. coli salgınının araştırılması sırasında WGS'nin uygulanması, görünüşte yeni bir E. coli patotipinin benzersiz genomik özelliklerinin ortaya çıkarılmasıyla sonuçlandı; İlginç bir şekilde, bu salgın suşları, Shiga toksinini kodlayan profajı enterohemorajik E. coli (EHEC) patotip30'dan alan enteroagregatif E. coli (EAEC) grubundan kaynaklanmıştır.
Bu çalışma, bir tezgah üstü sıralayıcı kullanarak bakteriyel WGS için iş akışının metodolojik bir uyarlamasını sunmaktadır. Ayrıca, ortaya çıkan dizileri analiz etmek ve sınırlı biyoinformatik uzmanlığı olan veya hiç biyoinformatik uzmanlığı olmayan araştırmacıları daha fazla desteklemek için web tabanlı araçlar kullanılarak bir biyoinformatik boru hattı sağlanmaktadır. Açıklanan yöntemler, 2011 yılında Sinaloa, Meksika'daki iç çiftlik Oreochromis spp.'den izole edilen patojenik bir E. coli suşu ACM5'in antimikrobiyal direncinin, virülansının ve mobilome özelliklerinin aydınlatılmasına izin verdi12.