Вариабельность резистома в метагеномах кишечника человека тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Старикова Елизавета Валентиновна

• Старикова Елизавета Валентиновна
• кандидат наук
• 2026

Оглавление диссертации кандидат наук Старикова Елизавета Валентиновна

Введение

Актуальность темы исследования

Цели и задачи исследования

Научная новизна и практическая значимость работы

Положения, выносимые на защиту

Степень достоверности и апробация результатов

Список публикаций по теме диссертации

Список сокращений

Глава 1. Обзор литературы

1.1 Антибиотикорезистентность как угроза

1.2 Кишечник человека как резервуар генов АР

1.3 Резистом кишечника человека: современные представления

1.4 Факторы, влияющие на резистом

1.5 Роль мобильных генетических элементов в распространении генов АР

Глава 2. Материалы и методы

2.1 Метагеномные данные

2.1.1 Образцы здоровых добровольцев из Швеции (HlthSwe)

2.1.2 Образцы здоровых добровольцев мужского пола из США (HlthUsa)

2.1.3 Образцы доноров фекальной микробиоты (HlthFmt)

2.1.4 Образцы здоровых добровольцев из Испании (HlthSpa)

2.1.5 Образцы здоровых добровольцев, принимавших цефпрозил (CefPrz)

2.1.6 Образцы здоровых добровольцев, принимавших цефтриаксон (CefTrx)

2.1.7 Парные образцы добровольцев из г. Архангельск (ARK)

2.2 Разработка вычислительного конвейера для составления резистомного профиля

2.2.1 Предобработка данных

2.2.2 Картирование на базу генов АР

2.2.3 Резистомное разнообразие

2.2.4 «Коровые» гены АР

2.2.5 Оценка относительной представленности генов АР

2.2.6 Резистомная нагрузка

2.2.7 Метрика несходства образцов

2.2.8 Идентификация резистотипов

2.2.9 Анализ изменения распространенности генов

2.2.10 Таксономические профили

2.2.11 Сопоставление резистомных и таксономических профилей

2.3 Метагеномная сборка, биннинг и фильтрация

2.4 Идентификация мобильных генетических элементов

2.4.1 Профаги

2.4.1 Плазмиды

2.4.2 Интегративные и конъюгативные (ICE) и интегративные и мобилизуемые (IME) элементы

2.4.3 Инсерционные последовательности (IS)

2.4.4 Тп3-подобные транспозоны

2.4.5 Интегроны

Глава 3. Результаты и обсуждение

3.1 Вычислительный конвейер для составления резистомных профилей

3.2 Общие характеристики резистома популяции

3.2.1 Резистомное разнообразие

3.2.2 «Коровый» резистом

3.2.3 Резистомная нагрузка

3.2.4 Резистотипы

3.3 Вариабельность резистома здоровых добровольцев, не принимавших антибиотики

3.3.1 Временная динамика резистома здоровых добровольцев из Швеции

3.3.2 Временная динамика резистома здоровых добровольцев мужского пола из США

3.3.3 Временная динамика резистома доноров фекальной микробиоты (OpenBiome, США)

3.3.4 Временная динамика резистома здоровых добровольцев из Испании

3.3.5 Общая статистика изменений резистома кишечного биотопа здоровых добровольцев

3.4 Вариабельность резистома здоровых добровольцев при краткосрочном воздействии антибиотиков

3.4.1 Анализ перестроек резистома кишечного биотопа здоровых добровольцев, принимавших цефпрозил

3.4.2 Анализ перестроек резистома кишечного биотопа здоровых добровольцев, принимавших цефтриаксон

3.4.3 Общая статистика изменений резистома кишечного биотопа при краткосрочном воздействии антибиотиков

3.5 Долгосрочные изменения резистома жителей г. Архангельск на фоне пандемии COVID-19

3.5.1 Распространенность генов АР

3.5.1.1 «Коровый» резистом

3.5.1.2 Распространенность генов АР вне «кора»

3.5.2 Резистомное разнообразие

3.5.3 Резистомная нагрузка

3.5.4 Индекс несходства резистомных профилей

3.5.5 Резистотипы

3.6 Связь резистомных профилей с характеристиками добровольцев

3.7 Геномный контекст генов АР

3.7.1 Метагеномная сборка, биннинг и таксономическая аннотация

3.7.2 Последовательности, содержащие гены АР

3.7.3 Предсказание МГЭ в последовательностях, содержащих гены АР

3.7.3.1 Профаги

3.7.3.2 Плазмиды

3.7.3.3 Интегративные и конъюгативные (ICE) и интегративные и мобилизуемые (IME) элементы

3.7.3.4 Инсерционные последовательности (IS)

3.7.3.5 Tn3-подобные транспозоны

3.7.3.6 Интегроны

3.7.3.7 Неклассифицируемые предположительные мобильные генетические элементы106

3.7.4 Общая статистика геномного контекста генов АР

Заключение

Выводы

Приложение

Список литературы

Благодарности

Введение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Вариабельность резистома в метагеномах кишечника человека»

Актуальность темы исследования

Антибиотикорезистентность представляет собой серьезную угрозу здравоохранению в XXI веке. По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), в 2019 году инфекции, вызванные резистентными бактериями, стали непосредственной причиной гибели более миллиона человек, и к 2050 году прогнозируется рост этого показателя до 10 млн. смертей в год. Распространение бактерий, устойчивых к антимикробным препаратам, приводит к снижению эффективности терапии инфекционных заболеваний, увеличению продолжительности госпитализации, повышению смертности и значительным экономическим потерям. Основной причиной распространения антибиотикорезистентности является широкое применение антибиотиков как в медицине, так и в животноводстве — это способствует селекции и распространению устойчивых штаммов микроорганизмов.

Микробиота кишечника человека рассматривается как один из значимых резервуаров генов антибиотикорезистентности (АР), где происходят их накопление и процессы обмена между бактериями. Гены АР могут накапливаться в геномах комменсальных бактерий, многие из которых способны аккумулировать чужеродную ДНК (например, Bacteroides и ЕПегососсш), и затем передаваться к патогенным и условно-патогенным микроорганизмам. При этом антибиотикотерапия способствует закреплению генов АР, вследствие чего они могут сохраняться в кишечнике длительное время.

Изучение структуры, вариабельности и динамики резистома (совокупности генов АР) кишечника человека необходимо для понимания механизмов распространения генов АР и разработки научно обоснованных мер, направленных на сдерживание и преодоление кризиса антибиотикорезистентности.

Цели и задачи исследования

Цель настоящей работы — изучить вариабельность резистома микробиоты кишечника человека с использованием метагеномных данных лонгитюдных исследований.

1. Разработать вычислительный конвейер для анализа резистома в метагеномах кишечника человека

2. Применить разработанный вычислительный конвейер для биоинформатического анализа общедоступных данных метагеномного секвенирования из числа лонгитюдных исследований

3. Оценить временную изменчивость резистома микробиоты кишечника здоровых добровольцев как без воздействия антибиотиков, так и под их воздействием

4. Оценить популяционные изменения резистома на фоне пандемии COVID-19

5. Оценить влияние характеристик добровольцев на резистом микробиоты кишечника

6. Проанализировать геномный контекст генов устойчивости к антибиотикам в метагеномных сборках и оценить роль мобильных генетических элементов в их распространении

Научная новизна и практическая значимость работы

В рамках настоящей работы впервые осуществлен комплексный анализ закономерностей изменчивости резистома микробиоты кишечника здоровых добровольцев. Работа выполнена на массиве лонгитюдных метагеномных данных 1907 образцов здоровых добровольцев, не подвергавшихся какому-либо воздействию, что позволило установить численные метрики естественной изменчивости резистома во времени. Полученные метрики могут быть использованы для оценки степени какого-либо воздействия на резистом микробиоты кишечника, что было продемонстрировано нами при анализе последствий краткосрочного приема различных антибиотиков.

Впервые проведена оценка изменений резистома микробиоты кишечника здоровых добровольцев (популяционного резистома) после прохождения основных волн волны пандемии COVID-19 (октябрь 2022 года) с использованием собственных данных метагеномного секвенирования образцов, отобранных у одной и той же группы лиц с разницей в 5-6 лет. Также впервые была произведена оценка изменения распространенности генов АР у одной и той же группы лиц за долгосрочный период. Выявлены гены АР, активно распространяющиеся в

популяции, большая часть которых представлена генами устойчивости к аминогликозидам, о высокой распространенности большинства которых ранее не сообщалось в литературе.

Впервые на основании анализа метаданных здоровых добровольцев, вовлеченных в исследование, мы показали связь возраста индивидуума с резистотипом микробиоты кишечника и изменчивостью резистома.

Проведенный всесторонний анализ геномного контекста генов АР, который ранее проводился лишь для отдельных типов мобильных генетических элементов (МГЭ), позволил выявить гены АР, обладающие высокими показателями мобильности, а также МГЭ, наиболее часто сопряженные с генами АР. Полученные данные могут быть использованы для разработки тест-систем для мониторинга распространения генов АР.

Результаты данной работы представляют ценность для понимания механизмов распространения резистентности к антимикробным препаратам и разработки средств ее преодоления.

Положения, выносимые на защиту

1. Гены устойчивости к тетрациклину, аминогликозидам и макролидам преобладают в микробиоте кишечника здоровых добровольцев

2. Цефалоспорины II и III поколения, цефпрозил и цефтриаксон, оказывают различное воздействие на резистом микробиоты кишечника человека

3. На фоне пандемии COVID-19 наблюдаются перестройки популяционного резистома микробиоты кишечника

4. Особенности резистома микробиоты кишечника связаны с возрастом добровольцев

5. Большая часть генов АР находится вне контекста МГЭ, при этом отдельные гены имеют высокую мобильность

Степень достоверности и апробация результатов

Достоверность результатов обеспечивается использованием больших массивов независимых данных, применением современных методов обработки и анализа данных метагеномного секвенирования, а также согласованностью полученных результатов с работами других исследователей.

Результаты работы опубликованы в 5 рецензируемых журналах, индексируемых базами Web of Science, Scopus и/или РИНЦ, а также представлены на 11 международных и российских конференциях

Список публикаций по теме диссертации Статьи

1. Старикова Е.В., Пряничников Н.А., Здобнов Е.М., Говорун В.М. Биоинформатический анализ колокализации генов резистентности и профагов в метагеномах кишечника человека. Биомедицинская химия, №6 (63), 2017

2. Rands Ch.M., Starikova E.V., Brussow H., Kriventseva E.V., Govorun V.M., Zdobnov E.M. ACI-1 class A beta-lactamase is widespread across human gut microbiomes in Negativicutes due to transposons harboured by tailed prophages. Environmental Microbiology, 20(6), 2018

3. Starikova E.V., Tikhonova P.O., Prianichnikov N.A., Rands Ch.M., Zdovnov E.M., Ilina E.N., Govorun VM. Phigaro: high-throughput prophage sequence annotation. Bioinformatics, 36(12), 2020

4. Павленко А.В., Сонец И.В., Манолов А.И., Старикова Е.В., Ильина Е.Н. Резистотипы как характеристика микробных сообществ, ассоциированных со здоровьем человека. Систематический обзор. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии, №102 (1), 2025

Тезисы докладов на конференциях

1. Старикова Е.В., Кригер Е.А., Кузьмиченко П.А., Федоров Д.Е., Введенский А.В., Павленко А.В., Архипова А.Л., Ковальчук С.Н., Шагров Л.Л., Печинкина Н.И., Кудрявцев А.В., Ильина Е.Н. Роль мобильных генетических элементов в распространении генов устойчивости к аминогликозидам в микробиомах кишечника российской популяции. IX Всероссийский конгресс по медицинской микробиологии, клинической микологии и иммунологии, XII Российско-китайская конференция по медицинской микробиологии, иммунологии и фармакологии, XXVIII Кашкинские чтения. г. Санкт-Петербург, 2025

2. Е.В.Старикова, Е.Н. Ильина. Мобилом кишечника человека как фактор распространения антибиотикорезистентности. VIII Съезд Вавиловского общества генетиков и селекционеров, посвященный 300-летию российской науки и высшей школы. г. Саратов, 2024.

3. Starikova E., Manolov A., Selezneva O., Zoruk P., Ilina E. The resistome of human-associated microbial communities, its mobility and temporal dynamics. BGRS/SB-2022, г. Новосибирск, 2022

4. Старикова Е.В., Манолов А.И., Федоров Д.Е., Ильина Е.Н. Оценка встречаемости генов антибиотикорезистентности в транспозонах, плазмидах и бактериофагах. V Международная Конференция «П0СТГЕН0М'2018», г. Казань, 2018

5. Starikova E.V., Rands Ch.M., Brussow H., Kriventseva E.V., Govorun V.M., Zdobnov E.M. Genomic characterisation of a Negativicutes prophage containing aci-1 beta-lactamase. Научно-практическая конференция «Бактериофаги: теоретические и практические аспекты применения», г. Нижний Новгород, 2018

6. Starikova E., Pryanichnikov N., Rands Ch. Phigaro — a novel command line tool for phage and prophage identification in metagenomic assemblies. Viruses of Microbes 2018, г. Вроцлав (Польша), 2018

7. Старикова Е., Rands Ch. Распространение бета-лактамазы aci-1 в геномах грам-отрицательных фирмикутов при помощи транспозонов, интегрированных в профаг. Научно-практическая конференция ФГБУН ФНКЦ ФХМ ФМБА России. г. Москва, 2017

8. Старикова Е., Rands Ch. Анализ фаговых путей распространения генов антибиотикорезистентности с использованием метагеномных данных. Высокопроизводительное секвенирование в геномике, г. Новосибирск, 2017

9. Старикова Е., Rands Ch., Коварский Б., Тяхт А., Zdobnov E. Геномный и метагеномный анализ фаговых путей передачи антибиотикорезистентности в микробиоте кишечника человека. Международный конгресс "Биотехнология: состояние и перспективы развития". г. Москва, 2017

10. Starikova E. Bacteriophage-mediated antibiotics resistance gene transfer in human gut microbiota. Centennial Celebration of Bacteriophage Research, г. Париж (Франция), 2017

11. Старикова Е., Rands Ch., Тяхт А., Коварский Б. Выявление роли в вирома в распространении антибиотикорезистентности с использованием метагеномных и геномных данных. Научно-практическая конференция ФГБУН ФНКЦ ФХМ ФМБА России. г. Москва, 2016

Список сокращений

Гены АР — гены антибиотикорезистентности

ИМТ — индекс массы тела

МГЭ — мобильные генетические элементы

CALIN (Clusters of AttC sites Lacking Integron-integrases) — кластеры attC-сайтов, не имеющие интегрон-интеграз ICE (Integrative and Conjugative Elements) — интегративно-конъюгативные элементы

DMM — Dirichlet-Multinomial Mixture Models

ICE (Integrative and Conjugative Elements) — интегративные и конъюгативные элементы IME (Integrative and Mobilizable Elements) — интегративные и мобилизуемые элементы IS (Insertion Sequences) — инсерционные последовательности

MFS (Major Facilitator Superfamily) — семейство эффлюксных систем, обеспечивающее транспорт различных соединений, включая антибиотики, из бактериальной клетки за счет протонного хемиосмотического градиента

MLS (Macrolides, Lincosamides, Streptogramines) — группа антибиотиков, включающая в себя макролиды, линкозамиды и стрептограмины RT (Resistotype) — резистотип

Глава 1. Обзор литературы

1.1 Антибиотикорезистентность как угроза

Лекарственная устойчивость возбудителей инфекционных заболеваний человека является одной из наиболее серьезных угроз для здравоохранения, продовольственной безопасности и устойчивого развития в XXI веке. По данным Всемирной Организации Здравоохранения (ВОЗ), в 2019 году резистентность бактерий к антибиотикам стала непосредственной причиной гибели 1,27 миллиона человек [1]. По оценкам экспертов, к 2050 году этот показатель может возрасти до 10 млн. человек, что превысит смертность от онкологических заболеваний (8,2 млн.), диабета (1,5 млн.), диарейных заболеваний (1,4 млн.) и автокатастроф (1,2 млн.) [1].

Устойчивость к антибиотикам формируется в результате эволюции микроорганизмов, однако распространение устойчивых микроорганизмов связано с антропогенными факторами: антибиотики массово используются как в клинической практике, так и в животноводстве — для стимуляции роста животных и профилактики инфекций. Проблема усугубляется нерациональным использованием антибиотиков, включая их назначение без достаточных показаний, чрезмерное применение в профилактических целях и несоблюдение дозировок, а также отпуск без рецепта, практикующийся в ряде стран. Все эти факторы способствуют селекции резистентных штаммов микроорганизмов.

Антибиотикоустойчивость ставит под угрозу достижения современной медицины: осложняет течение инфекций и повышает риски при хирургических операциях и других медицинских процедурах. При этом разработка новых антимикробных препаратов происходит медленнее, чем возникает резистентность к ним.

Понимание закономерностей распространения антибиотикоустойчивости позволит выработать научно обоснованные подходы ее преодоления.

1.2 Кишечник человека как резервуар генов АР

Одним из основных резервуаров генов АР считается микробиота кишечника человека, где гены резистентности могут накапливаться, а затем передаваться от комменсальных бактерий к патогенным и условно-патогенным микроорганизмам.

Основными участниками этих процессов выступают доминирующие представители кишечной микробиоты. Бактерии порядка Bacteroidales и, в частности, рода Bacteroides, являются одними из основных комменсалов, и при этом демонстрируют способность аккумулировать чужеродную ДНК (включая гены АР) от широкого круга доноров [2], в том числе от бактерий родов Clostridium, Streptococcus и Enterococcus [3]. Накапливать гены АР также способны комменсальные виды рода Enterococcus — так, был показан горизонтальный перенос ряда генов АР от энтерококков, выделенных из пищи животного происхождения, к видам Enterococcus faecalis и Enterococcusfaecium, населяющим кишечник человека [4,5]. Также исследования показывают, что комменсальные и патогенные бактерии из семейства Enterobacteriaceae свободно обмениваются между собой генетическим материалом [6].

На фоне роста глобального потребления антибиотиков наблюдается тенденция к увеличению встречаемости генов АР в изолятах кишечных комменсалов. Современные исследования показывают, что частота обнаружения генов АР в комменсальных штаммах E.coli возрастает [7], что особенно заметно в сравнении с историческими данными [8]. Аналогичная тенденция наблюдается и у бактерий рода Bacteroides, у которых за последние десятилетия значительно возросла встречаемость генов устойчивости к эритромицину и тетрациклину [3].

Закреплению и распространению генов АР в микробиоте кишечника способствует антибиотикотерапия. Так, прием клиндамицина в течение одной недели приводит к появлению в кишечнике устойчивых к клиндамицину штаммов бактерии рода Bacteroides, способных сохраняться в кишечнике до 2 лет [9,10]. Аналогичный эффект показан и для бактерий рода Enterococcus, способных сохранять устойчивость к кларитромицину в течение многих лет после антибиотикотерапии [11]. В другом исследовании было показано, что ген устойчивости к макролидам ermB, присутствовавший лишь в незначительных количествах в кишечнике пациентов до приема кларитромицина, сохранял высокую представленность вплоть до 4 лет после курса антибиотика [12]. При этом сформированный резервуар генов АР участвует в процессах дальнейшего горизонтального переноса генов — например, был зафиксирован перенос гена бета-лактамазы tem от устойчивого к ампициллину изолята E.coli к восприимчивому в кишечнике детей, принимавших ампициллин [13].

Таким образом, совокупность данных свидетельствует о том, что кишечник служит средой для непрерывного накопления и распространения генов АР, что обуславливает необходимость изучения временной динамики резистома и геномного контекста ключевых генов АР.

1.3 Резистом кишечника человека: современные представления

Широкое применение высокопроизводительного секвенирования, позволяющего получать обширные массивы биологических данных, способствовало развитию метагеномики и формированию концепции резистома как совокупности генов АР, обнаруживаемых в микробном сообществе. Применение методов геномики позволило исследователям к настоящему моменту составить общее представление о резистоме микробиоты кишечника человека и выявить его ключевые характеристики.

Исследования показывают, что гены АР являются неотъемлемым компонентом микробиоты человека с первых дней жизни. Гены устойчивости к тетрациклину обнаруживаются в кишечнике новорожденных уже в первые дни после рождения, вероятно, передаваясь от матери и сохраняясь в течение некоторого времени [14-17]. Также в микробиоте кишечника младенцев, никогда не получавших антибиотики, обнаруживаются гены устойчивости к сульфонамидам и бета-лактамным антибиотикам [17]. При этом младенцы с более высокой представленностью энтеробактерий в кишечнике имеют меньшее число генов АР и более низкую суммарную представленность таких генов [18]. Факт повсеместной распространенности генов АР подтверждается их обнаружением даже у изолированных групп коренного населения Амазонки

[19].

В составе резистома микробиоты кишечника человека обнаруживается ряд генов, доминирующих по представленности и распространенности. В исследовании, включавшем более 1200 образцов из четырех стран, в качестве таких доминирующих генов описаны гены устойчивости к тетрациклину tetQ и tetW и ген устойчивости к аминогликозидам ant6 [20]. Эти данные согласуются с результатами более ранней работы, проведенной на 180 образцах из 11 стран, в которой гены tetW, tetM и ant6 были обнаружены у всех исследуемых добровольцев [21]. Аналогичные наблюдения приводятся также в работе 2020 года, проведенной на более чем 2 тыс. метагеномных образцов из 12 стран — исследователи установили, что гены устойчивости к тетрациклину tetQ, tetM, tetO, tetW и tet32 присутствовали во всех образцах; гены ant6, cfa, ermB и

ermF — в большинстве образцов [22]. В работе 2016 года, в которой сравнивались резистомные профили метагеномных образцов, полученных из различных окружений, отмечалось, что высокая распространенность генов устойчивости к тетрациклину и макролидам — отличительная черта резистома микробных сообществ, ассоциированных с телом человека, и, в частности, кишечника

[23].

Стоит отметить, что большинство детерминант устойчивости, представленных в общедоступных базах генов АР, таких как CARD и MEGARes, представляют собой гены, идентифицированные в геномах патогенных бактерий. Такие гены имеют низкое сходство с генами АР кишечных комменсалов, и результаты анализа резистома, полученные с использованием таких баз, могут не отражать реального разнообразия генов АР в кишечнике. Это объясняется тем, что патогенные бактерии лучше изучены, и их гены перепредставлены в базах. В настоящее время гены АР комменсальных бактерий активно изучаются путем предсказания их последовательностей в метагеномных сборках — так называемые «латентные» гены АР [24]. При анализе метагеномов кишечника предсказываются тысячи новых последовательностей генов АР, однако эти исследования обычно фокусируются на генах устойчивости к отдельным классам антибиотикам — макролидам [25], тетрациклину [26], фторхинолонам [27] и другим [28], что создает разрозненный массив данных, который еще только предстоит объединить в единую общедоступную базу.

В качестве одной из характеристик резистома была предложена концепция резистотипов — кластеров, сформированных на основе профилей относительной представленности генов АР (по аналогии с энтеротипами). Одним из первых исследований, в котором использовалось понятие резистотипов в контексте метагеномики, стала работа 2018 года, выполненная с использованием данных консорциума MetaHIT [29,30]. В этом исследовании авторы идентифицировали 6 резистотипов и установили их ассоциации с таксономическим составом образцов: часть резистотипов была ассоциирована с порядком Clostridiales, другие резистотипы — с родами Bacteroides и Prevotella. В более позднем мета-исследовании, включавшем более 8 тыс. метагеномных образцов, было выделено два резистотипа: «основной» и «FAMP» [31]. В резистотипе FAMP были перепредставлены гены устойчивости к фторхинолонам и фосфомицину (fluoroquinolones, fosfomycin, «F»), аминогликозидам (aminoglycosides, «A»), гены множественной лекарственной устойчивости (multidrug resistance, «M») и гены устойчивости к пептидным антибиотикам (peptide, «P»). Что важно, в данном исследовании не было показано ассоциации с

энтеротипами, но при этом были обнаружены ассоциации с конкретными бактериальными таксонами — так, резистотип FAMP соотнесли с представленностью протеобактерий и, в частности, семейства Enterobacteriaceae [31]. Аналогичные результаты были получены в одной из наших недавних работ, в которой мы оценивали резистом кишечника с использованием данных метагеномного секвенирования после гибридизационного обогащения на панели генов АР [32]. В этой работе мы также обнаружили два резистотипа, различающихся по числу генов АР.

Несмотря на значительный массив накопленных данных о резистоме кишечника, его временная изменчивость у здоровых людей в отсутствие внешних воздействий изучена слабо. В большинстве работ, в которых освещалась тема генов АР в составе метагенома кишечника человека, не проводилась оценка резистомных профилей в динамике. В то же время многие исследования, основанные на данных высокопроизводительного секвенирования метагеномных образцов, собранных в различных временных точках, включают в себя образцы пациентов с заболеваниями ЖКТ, либо посвящены оценке влияния определенного фактора на микробиоту. Существует крайне мало исследований, включающих в себя данные метагеномного секвенирования образцов фекалий здоровых людей, не подвергавшихся какому-либо воздействию. В условиях постоянного распространения генов АР сохраняется актуальность сравнительного анализа резистомов различных популяций с использованием современных метагеномных данных.

1.4 Факторы, влияющие на резистом

Структура резистома определяется комплексом факторов — демографических, географических, а также факторов, связанных с профессиональной деятельностью, образом жизни и предшествующей антибиотикотерапией.

К числу демографических факторов относятся пол и возраст. Так, в исследовании 2018 года, проведенном на 1135 образцах жителей Голландии, были выявлены различия в резистомных профилях мужчин и женщин. У женщин обнаруживалось большее количество генов АР, также у них были перепредставлены гены линкозамид-нуклеотидилтрансфераз (lnu). Авторы связывают данное наблюдение с особенностями системы здравоохранения, поскольку женщинам чаще выписывают антибиотики группы MLS (макролиды, линкозамиды, стрептограмины) [33]. Связь резистома кишечника с возрастом была установлена в двух работах. Исследование образцов 246 здоровых добровольцев из Китая показало повышенное число генов АР в группе пожилых людей по сравнению с молодыми [34]. Аналогочные результаты были получены в исследовании,

проведенном на когорте из 62 здоровых добровольцев из Испании, где было отмечено увеличение общего числа генов АР с возрастом, и, в частности, генов эффлюксных насосов протеобактерий [35].

Географический фактор и региональные практики применения антибиотиков также являются важными детерминантами структуры резистома. В исследовании 2020 года, включавшем в себя более 2 тыс. образцов из 12 стран, было показано, что географический фактор является одним из определяющим для формирования резистома, хотя конкретных особенностей резистомных профилей, характерных для отдельных стран, в данном исследовании выявлено не было [22]. Исследование 2019 года, включавшее более 1200 образцов из США, Китая, Дании и Испании, показало, что самая высокая суммарная представленность генов АР характерна для образцов из Китая, а самая низкая — для образцов из Дании. При этом значимых различий в относительной представленности отдельных генов АР между странами выявлено не было [20]. Эти данные согласуются с более ранним исследованием, проведенным на 180 метагеномных образцах из 11 стран, где также была отмечена высокая суммарная представленность генов АР образцах из Китая. В этом исследовании также отметили, что в китайских образцах перепреставлены гены устойчивости к антибиотикам группы MLS, в частности, гена устойчивости к макролидам ermF [21]. Необычно высокая относительная представленность генов АР в китайской когорте также отмечалась в недавнем мета-исследовании, включавшем в себя 8972 метагеномных образца из 14 стран. Авторы отметили, что это наблюдение не согласуется с относительно низким уровнем потребления антибиотиков в стране [31]. При этом для образцов из других стран прослеживалась связь как относительной представленности генов АР, так и их разнообразия с относительным уровнем потребления антибиотиков на душу населения — так, низкие показатели были отмечены для образцов из Нидерландов, а высокие — для образцов из Франции и Испании.

Немаловажное влияние на резистом оказывает использование антибиотиков в животноводстве. Это влияние проявляется как опосредованно (через продукты питания), так и через непосредственный контакт с сельскохозяйственными животными. В исследовании 2007 года было показано, что употребление в пищу птицы и свинины ассоциировано с повышенным риском инфицирования мочевыводящих путей резистентными штаммами E. coli [36]. Исследование 2022 года, проведенное среди работников ферм и боен в Нидерландах, продемонстрировало, что наибольшая относительная представленность генов АР характерна для работников свиноферм —

она была выше, чем у работников птицеферм и у контрольной группы. Резистом значимо различался у работников, постоянно проживающих на ферме, и у тех, кто находился там только в рабочее время. При этом число рабочих часов положительно коррелировало с резистомной нагрузкой [37].

Диета рассматривается как потенциальный фактор воздействия на резистом, однако результаты исследований носят противоречивый характер. Исследование, проведенное на 290 здоровых добровольцах в США, показало отрицательную связь между представленностью гена аминогликозид-фосфотрансферазы aph3 и количеством потребляемых добровольцами калорий и растворимой клетчатки. Добровольцы из группы с наименьшим суммарным количеством генов АР имели наибольшее количество клетчатки в рационе [38]. При этом в более раннем исследовании не было обнаружено значимых различий между профилями резистома кишечника вегетарианцев, веганов и добровольцев со «всеядной» диетой [39].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Старикова Елизавета Валентиновна, 2026 год

Список литературы

1. Murray Ch. J. L. и др. Global burden of bacterial antimicrobial resistance in 2019: a systemic analysis // Lancet. 2022. Т. 399, № 10325, С. 629-655

2. Yan W., Hall A.B., Jiang X. Bacteroidales species in the human gut are a reservoir of antibiotic resistance genes regulated by invertible promoters // NPJ Biofilms Microbiomes. 2022. Т. 8, № 1. С. 1.

3. Shoemaker N.B. и др. Evidence for extensive resistance gene transfer among Bacteroides spp. and among Bacteroides and other genera in the human colon // Applied and environmental microbiology. Appl Environ Microbiol, 2001. Т. 67, № 2.

4. Sparo M. и др. High-level resistance to gentamicin: genetic transfer between Enterococcus faecalis isolated from food of animal origin and human microbiota // Lett Appl Microbiol. 2012. Т. 54, № 2. С. 119-125.

5. Vignaroli C. и др. Multidrug-resistant enterococci in animal meat and faeces and co-transfer of resistance from an Enterococcus durans to a human Enterococcus faecium // Curr Microbiol. 2011. Т. 62, № 5. С. 1438-1447.

6. Blake D.P. и др. Transfer of antibiotic resistance between commensal and pathogenic members of the Enterobacteriaceae under ileal conditions // J Appl Microbiol. 2003. Т. 95, № С. P. 428-436.

7. Bailey J.K. и др. Commensal Escherichia coli of healthy humans: a reservoir for antibiotic-resistance determinants // J Med Microbiol. 2010. Т. 59, № 11. С. 1331-1339.

8. Smith H.W., Halls S. Observations on infective drug resistance in Britain // Vet Rec. 1966. Т. 78, № 12. С. 415-420.

9. Lofmark S. и др. Clindamycin-induced enrichment and long-term persistence of resistant Bacteroides spp. and resistance genes // J Antimicrob Chemother. 2006. Т. 58, № 6. С. 1160-1167.

10. Jernberg C. и др. Long-term ecological impacts of antibiotic administration on the human intestinal microbiota // ISME J. 2007. Т. 1, № 1. С. 56-66.

11. Sjolund M. и др. Long-term persistence of resistant Enterococcus species after antibiotics to eradicate Helicobacter pylori // Annals of internal medicine. Ann Intern Med, 2003. Т. 139, № 6.

12. Jakobsson H.E. и др. Short-term antibiotic treatment has differing long-term impacts on the human throat and gut microbiome // PLoS One. 2010. Т. 5, № 3.

13. Karami N. и др. Transfer of an ampicillin resistance gene between two Escherichia coli strains in the bowel microbiota of an infant treated with antibiotics // J Antimicrob Chemother. 2007. Т. 60, № 5. С. 1142-1145.

14. Gueimonde M., Salminen S., Isolauri E. Presence of specific antibiotic (tet) resistance genes in infant faecal microbiota // FEMS Immunol Med Microbiol. 2006. Т. 48, № 1. С. 21-25.

15. Karami N. и др. Tetracycline resistance in Escherichia coli and persistence in the infantile colonic microbiota // Antimicrob Agents Chemother. 2006. Т. 50, № 1. С. 156-161.

16. de Vries L.E. и др. The gut as reservoir of antibiotic resistance: microbial diversity of tetracycline resistance in mother and infant // PLoS One. 2011. Т. 6, № 6.

17. Zhang L. и др. Acquired antibiotic resistance: are we born with it? // Appl Environ Microbiol. 2011. Т. 77, № 20. С. 7134-7141.

18. Taft D.H. и др. Bifidobacterial Dominance of the Gut in Early Life and Acquisition of Antimicrobial Resistance // mSphere. 2018. Т. 3, № 5.

19. Bartoloni A. и др. Antibiotic resistance in a very remote Amazonas community // Int J Antimicrob Agents. 2009. Т. 33, № 2. С. 125-129.

20. Xia Y. и др. Human gut resistome can be country-specific // PeerJ. 2019. № 7.

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

Feng J. h gp. Antibiotic resistome in a large-scale healthy human gut microbiota deciphered by metagenomic and network analyses // Environ Microbiol. 2018. N. 20, № 1. C. 355-368. Qiu Q. h gp. Metagenomic Analysis Reveals the Distribution of Antibiotic Resistance Genes in a Large-Scale Population of Healthy Individuals and Patients With Varied Diseases // Front Mol Biosci. 2020. № 7.

Pal C. h gp. The structure and diversity of human, animal and environmental resistomes // Microbiome. 2016. N. 4, № 1. C. 54.

Inda-Díaz J.S. h gp. Latent antibiotic resistance genes are abundant, diverse, and mobile in human,

animal, and environmental microbiomes // Microbiome. 2023. T. 11, № 1. C. 44.

Lund D. h gp. Large-scale characterization of the macrolide resistome reveals high diversity and

several new pathogen-associated genes // Microb Genom. 2022. T. 8, № 1.

Berglund F. h gp. Comprehensive screening of genomic and metagenomic data reveals a large

diversity of tetracycline resistance genes // Microb Genom. 2020. T. 6, № 11.

Boulund F. h gp. Computational discovery and functional validation of novel fluoroquinolone

resistance genes in public metagenomic data sets // BMC Genomics. 2017. T. 18, № 1. C. 682.

Berglund F. h gp. Identification of 76 novel B1 metallo-P-lactamases through large-scale screening of

genomic and metagenomic data // Microbiome. 2017. T. 5, № 1. C. 134.

Ruppé E. h gp. Prediction of the intestinal resistome by a three-dimensional structure-based method // Nat Microbiol. 2019. T. 4, № 1. C. 112-123.

Ehrlich S.D., The MetaHIT Consortium. MetaHIT: The European union project on metagenomics of the human intestinal tract // Metagenomics of the Human Body. New York, NY: Springer New York, 2011. C. 307-316.

Lee K. h gp. Population-level impacts of antibiotic usage on the human gut microbiome // Nat Commun. 2023. T. 14, № 1. C. 1191.

Starikova E.V. h gp. Oropharyngeal resistome remains stable during COVID-19 therapy, while fecal resistome shifts toward a less diverse resistotype // iScience. 2024. T. 27, № 12. C. 111319. Sinha T. h gp. Analysis of 1135 gut metagenomes identifies sex-specific resistome profiles // Gut Microbes. 2019. T. 10, № 3. C. 358-366.

Wu L. h gp. Metagenomics-Based Analysis of the Age-Related Cumulative Effect of Antibiotic Resistance Genes in Gut Microbiota // Antibiotics (Basel). 2021. T. 10, № 8. Tavella T. h gp. The Human Gut Resistome up to Extreme Longevity // mSphere. 2021. T. 6, № 5. Manges A.R. h gp. Retail meat consumption and the acquisition of antimicrobial resistant Escherichia coli causing urinary tract infections: a case-control study // Foodborne Pathog Dis. 2007. T. 4, № 4. C. 419-431.

Van Gompel L. h gp. Description and determinants of the faecal resistome and microbiome of farmers and slaughterhouse workers: A metagenome-wide cross-sectional study // Environ Int. 2020. № 143. C. 105939.

Oliver A. h gp. Association of Diet and Antimicrobial Resistance in Healthy U.S. Adults // mBio. 2022. T. 13, № 3.

da Silva S.F. h gp. Influence of Human Eating Habits on Antimicrobial Resistance Phenomenon: Aspects of Clinical Resistome of Gut Microbiota in Omnivores, Ovolactovegetarians, and Strict Vegetarians // Antibiotics (Basel). 2021. T. 10, № 3.

Worby C.J. h gp. Gut microbiome perturbation, antibiotic resistance, and Escherichia coli strain dynamics associated with international travel: a metagenomic analysis // Lancet Microbe. 2023. T. 4, № 10. C. e790-e799.

Willmann M. h gp. Distinct impact of antibiotics on the gut microbiome and resistome: a longitudinal multicenter cohort study // BMC Biol. 2019. T. 17, № 1. C. 76.

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

52

53

54

55

56

57

58

59

60

61

62

63

Launay A. u gp. Transfer of vancomycin resistance transposon Tn15¥9 from Clostridium symbiosum to Enterococcus spp. in the gut of gnotobiotic mice // Antimicrob Agents Chemother. 2006. T. 50, № 3. C.1054-1062.

Di Pilato V. u gp. Characterization of the first bla/ermB-carrying IncI1 plasmid from Latin America // Plasmid. 2019. № 102. C. 1-5.

Kambarev S., Pecorari F., Corvec S. Draft Genome Sequences of Two Highly Erythromycin-Resistant subsp. Isolates Containing a Novel Tn916-Like Element, Tn6331 // Genome Announc. 2017. T. 5, № 16.

Chen L. u gp. Horizontal Transfer of Different erm(B)-Carrying Mobile Elements Among Strains With Different Serotypes // Front Microbiol. 2021. № 12. C. 628740.

Mishra S.K., Goyal M.R., Gaare M. Biological and Chemical Hazards in Food and Food Products: Prevention, Practices, and Management. CRC Press, 2022. C. 357

Ferreira L.Q. u gp. Association between the cfXA gene and transposon Tn¥555 in Bacteroides distasonis strains and other Bacteroides species // Curr Microbiol. 2007. T. 54, № 5. C. 348-353. Wang C. u gp. The shared resistome of human and pig microbiota is mobilized by distinct genetic elements // Appl Environ Microbiol. 2021. T. 87, № 5.

Kirstahler P. u gp. A Peek into the Plasmidome of Global Sewage // mSystems. 2021. T. 6, № 3. Fernandez-Orth D. u gp. Faecal phageome of healthy individuals: presence of antibiotic resistance genes and variations caused by ciprofloxacin treatment // J Antimicrob Chemother. 2019. T. 74, № 4. C. 854-864.

Fancello L. u gp. Bacteriophages and diffusion of genes encoding antimicrobial resistance in cystic fibrosis sputum microbiota // J Antimicrob Chemother. 2011. T. 66, № 11. C. 2448-2454. Enault F. u gp. Phages rarely encode antibiotic resistance genes: a cautionary tale for virome analyses // ISME J. 2017. T. 11, № 1. C. 237-247.

Lucking D. u gp. Extracellular vesicles are the main contributor to the non-viral protected extracellular sequence space // ISME Commun. 2023. T. 3, № 1. C. 112. Rands C.M. u gp. ACI-1 beta-lactamase is widespread across human gut microbiomes in Negativicutes due to transposons harboured by tailed prophages // Environ Microbiol. 2018. T. 20, № 6. C. 2288-2300.

Hu Y. u gp. The Bacterial Mobile Resistome Transfer Network Connecting the Animal and Human Microbiomes // Appl Environ Microbiol. 2016. T. 82, № 22. C. 6672-6681. Nielsen T.K., Browne P.D., Hansen L.H. Antibiotic resistance genes are differentially mobilized according to resistance mechanism // Gigascience. Oxford University Press (OUP), 2022. № 11. Razavi M. u gp. The Association between Insertion Sequences and Antibiotic Resistance Genes // mSphere. 2020. T. 5, № 5.

Olsson L.M. u gp. Dynamics of the normal gut microbiota: A longitudinal one-year population study in Sweden // Cell Host Microbe. 2022. T. 30, № 5. C. 726-739.

Abu-Ali G.S. u gp. Metatranscriptome of human faecal microbial communities in a cohort of adult men // Nat Microbiol. 2018. T. 3, № 3. C. 356-366.

Poyet M. u gp. A library of human gut bacterial isolates paired with longitudinal multiomics data

enables mechanistic microbiome research // Nat Med. 2019. T. 25, № 9. C. 1442-1452.

Xie Z. u gp. Shotgun metagenomics reveals interkingdom association between intestinal bacteria and

fungi involving competition for nutrients // Microbiome. 2023. T. 11, № 1. C. 275.

Raymond F. u gp. The initial state of the human gut microbiome determines its reshaping by

antibiotics // ISME J. 2016. T. 10, № 3. C. 707-720.

Kokai-Kun J.F. u gp. Ribaxamase, an Orally Administered P-Lactamase, Diminishes Changes to Acquired Antimicrobial Resistance of the Gut Resistome in Patients Treated with Ceftriaxone //

64

65

66

67

68

69

70

71

72

73

74

75

76

77

78

79

80

81

82

83

84

85

Infect Drug Resist. 2020. № 13. C. 2521-2535.

Cook S. h gp. Know Your Heart: Rationale, design and conduct of a cross-sectional study of cardiovascular structure, function and risk factors in 4500 men and women aged 35-69 years from two Russian cities, 2015-18 // Wellcome Open Res. 2018. № 3. C. 67.

Shen X. h gp. Nonlinear dynamics of multi-omics profiles during human aging // Nat Aging. 2024. T. 4, № 11. C. 1619-1634.

Bolger A.M., Lohse M., Usadel B. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data // Bioinformatics. 2014. T. 30, № 15. C. 2114-2120.

Mortazavi A. h gp. Mapping and quantifying mammalian transcriptomes by RNA-Seq // Nat Methods. 2008. T. 5, № 7. C. 621-628.

Wagner G.P., Kin K., Lynch V.J. Measurement of mRNA abundance using RNA-seq data: RPKM measure is inconsistent among samples // Theory Biosci. 2012. T. 131, № 4. C. 281-285. Zhao Y. h gp. TPM, FPKM, or Normalized Counts? A Comparative Study of Quantification Measures for the Analysis of RNA-seq Data from the NCI Patient-Derived Models Repository // J Transl Med. 2021. T. 19, № 1. C. 269.

Kim J. h gp. FMAP: Functional Mapping and Analysis Pipeline for metagenomics and

metatranscriptomics studies // BMC Bioinformatics. 2016. T. 17, № 1. C. 420.

Wang C. h gp. Application of metagenomic next-generation sequencing in the diagnosis of

pulmonary invasive fungal disease // Front Cell Infect Microbiol. 2022. № 12.

Plaza Onate F. h gp. Quality control of microbiota metagenomics by k-mer analysis // BMC

Genomics. 2015. T. 16, № 1. C. 183.

Sekizuka T. h gp. Metagenomic Analysis of Urban Wastewater Treatment Plant Effluents in Tokyo // Infect Drug Resist. 2022. № 15. C. 4763-4777.

Bray J.R., Curtis J.T. An Ordination of the Upland Forest Communities of Southern Wisconsin. 1957. C. 48

Starikova E.V. h gp. Phigaro: high-throughput prophage sequence annotation // Bioinformatics. 2020. T. 36, № 12. C. 3882-3884.

Grazziotin A.L., Koonin E.V., Kristensen D.M. Prokaryotic Virus Orthologous Groups (pVOGs): a resource for comparative genomics and protein family annotation // Nucleic Acids Res. 2017. T. 45, № D1. C. D491-D498.

Antipov D. h gp. Plasmid detection and assembly in genomic and metagenomic data sets // Genome Res. 2019. T. 29, № 6. C. 961-968.

Laslett D., Canback B. ARAGORN, a program to detect tRNA genes and tmRNA genes in nucleotide sequences // Nucleic Acids Res. 2004. T. 32, № 1. C. 11-16.

Xie Z., Tang H. ISEScan: automated identification of insertion sequence elements in prokaryotic genomes // Bioinformatics. 2017. T. 33, № 21. C. 3340-3347.

Néron B. h gp. IntegronFinder 2.0: Identification and Analysis of Integrons across Bacteria, with a Focus on Antibiotic Resistance in Klebsiella // Microorganisms. 2022. T. 10, № 4. Connell S.R. h gp. Ribosomal protection proteins and their mechanism of tetracycline resistance // Antimicrob Agents Chemother. 2003. T. 47, № 12. C. 3675-3681.

Chopra I., Roberts M. Tetracycline antibiotics: mode of action, applications, molecular biology, and epidemiology of bacterial resistance // Microbiol Mol Biol Rev. 2001. T. 65, № 2. C. 232-260. LeBlanc D.J. h gp. Nucleotide sequence analysis of tetracycline resistance gene tetO from Streptococcus mutans DL5 // J Bacteriol. 1988. T. 170, № 8. C. 3618-3626. He Y. h gp. Comparative Genomic Analysis of Plasmids Identified in Food Isolates // Microorganisms. 2025. T. 13, № 1.

Dantas G., Sommer M.O.A. Context matters - the complex interplay between resistome genotypes

and resistance phenotypes // Curr Opin Microbiol. 2012. T. 15, № 5. C. 577-582.

86. Grace D. Review of evidence on antimicrobial resistance and animal agriculture in developing countries. Evidence on Demand, 2015.

87. Arvidsson A. u gp. Ceftriaxone: renal and biliary excretion and effect on the colon microflora // J Antimicrob Chemother. 1982. T. 10, № 3. C. 207-215.

88. Barriere S.L. Pharmacology and pharmacokinetics of cefprozil // Clin Infect Dis. 1992. № 14 C. S184-S188

89. Chen Y.-G. et al. Insertion sequence ISEcp1-like element connected with a novel aph(2") allele [aph(2")-Ie] conferring high-level gentamicin resistance and a novel streptomycin adenylyltransferase gene in Enterococcus // J Med Microbiol. 2006. T. 55, № 11. C. 1521-1525.

90. Mahbub Alam M. u gp. Detection of a novel aph(2") allele (aph[2"]-Ie) conferring high-level gentamicin resistance and a spectinomycin resistance gene ant(9)-Ia (aad 9) in clinical isolates of enterococci // Microb Drug Resist. 2005. T. 11, № 3. C. 239-247.

91. Yao H. u gp. High Prevalence and Predominance of the Gene Conferring Aminoglycoside Resistance in Campylobacter // Antimicrob Agents Chemother. 2017. T. 61, № 5.

92. Wendlandt S. u gp. Identification of the novel spectinomycin resistance gene spw in methicillin-resistant and methicillin-susceptible Staphylococcus aureus of human and animal origin // J Antimicrob Chemother. 2013. T. 68, № 7. C. 1679-1680.

93. Krieger E.A. u gp. Prevalence of antibiotic resistance genes in resistome of adult residents of Arkhangelsk with regard to the severity of COVID-19 // J. Infectology. SPRIDA, 2023. T. 15, № 3. C. 92-109.

94. Werner G., Hildebrandt B., Witte W. Linkage of erm(B) and aadE-sat4-aphA-3 in multiple-resistant Enterococcus faecium isolates of different ecological origins // Microb Drug Resist. 2003. № 9 C. S9-S16.

95. Franck E., Crofts T.S. History of the streptothricin antibiotics and evidence for the neglect of the streptothricin resistome // NPJ Antimicrob Resist. 2024. T. 2, № 1. C. 3.

96. Toft U. u gp. The Dietary Quality Score: validation and association with cardiovascular risk factors: the Inter99 study // Eur J Clin Nutr. 2007. T. 61, № 2. C. 270-278.

97. Hu X. u gp. Integrative metagenomic analysis reveals distinct gut microbial signatures related to obesity // BMC Microbiol. 2024. T. 24, № 1. C. 119.

98. Fan Y., Pedersen O. Gut microbiota in human metabolic health and disease // Nat Rev Microbiol. 2021. T. 19, № 1. C. 55-71.

99. Abu Lila A.S. u gp. Clinical Resistant Strains of and Their Correlation to Reduced Susceptibility to Biocides: Phenotypic and Genotypic Analysis of Macrolides, Lincosamides, and Streptogramins // Antibiotics (Basel). 2023. T. 12, № 3.

100. Silvester R. u gp. Genome-resolved metagenomics uncovers antimicrobial resistance gene carriers in hospital and municipal wastewater environments // Sci Total Environ. 2025. № 1002.

101. Tatsuno I. u gp. Functional Predominance of msr(D), Which Is More Effective as mef(A)-Associated Than mef(E)-Associated, Over mef(A)/mef(E) in Macrolide Resistance in Streptococcus pyogenes // Microb Drug Resist. 2018. T. 24, № 8. C. 1089-1097.

102. Nouri Gharajalar S., Hamidi Sofiani V. Patterns of efflux pump genes among tetracycline resistance uropathogenic Escherichia coli isolates obtained from human urinary infections // Jundishapur J. Microbiol. Brieflands, 2017. T. 10, № 2.

103. Zhang Z. u gp. Co-existence of mphA, oqxAB and blaCTX-M-65 on the IncHI2 Plasmid in highly drug-resistant Salmonella enterica serovar Indiana ST17 isolated from retail foods and humans in China // Food Control. Elsevier BV, 2020. № 118, C. 107269

104. Kanamori H. u gp. High prevalence of extended-spectrum P-lactamases and qnr determinants in

Citrobacter species from Japan: dissemination of CTX-M-2 // J Antimicrob Chemother. 2011. T. 66, № 10. C.2255-2262.

105. Garzon A. u gp. WGS of intrauterine from cows with early postpartum uterine infection reveals a non-uterine specific genotype and virulence factors // mBio. 2024. T. 15, № 6.

106. Poole T.L. u gp. Macrolide inactivation gene cluster mphA-mrx-mphR adjacent to a class 1 integron in Aeromonas hydrophila isolated from a diarrhoeic pig in Oklahoma // J Antimicrob Chemother. 2006. T. 57, № 1. C. 31-38.

107. Lysnyansky I., Borovok I. A GC-Rich Prophage-Like Genomic Region of Mycoplasma bovirhinis HAZ141_2 Carries a Gene Cluster Encoding Resistance to Kanamycin and Neomycin // Antimicrob Agents Chemother. 2021. T. 65, № 2.

108. Huang J. u gp. Conjugative transfer of streptococcal prophages harboring antibiotic resistance and virulence genes // ISME J. 2023. T. 17, № 9. C. 1467-1481.

109. Abril C., Brodard I., Perreten V. Two novel antibiotic resistance genes, tet(44) and ant(6)-Ib, are located within a transferable pathogenicity island in Campylobacter fetus subsp. fetus // Antimicrob Agents Chemother. 2010. T. 54, № 7. C. 3052-3055.

110. Rands C.M., Brussow H., Zdobnov E.M. Comparative genomics groups phages of Negativicutes and classical Firmicutes despite different Gram-staining properties // Environ Microbiol. 2019. T. 21, № 11. C. 3989-4001.

111. Arzese A.R., Tomasetig L., Botta G.A. Detection of tetQ and ermF antibiotic resistance genes in Prevotella and Porphyromonas isolates from clinical specimens and resident microbiota of humans // J Antimicrob Chemother. 2000. T. 45, № 5. C. 577-582.

112. Rong S.M.M., Rodloff A.C., Stingu C.-S. Diversity of antimicrobial resistance genes in Bacteroides and Parabacteroides strains isolated in Germany // J Glob Antimicrob Resist. 2021. T. 24. C. 328-334.

113. de Vries L.E. u gp. Diversity of the tetracycline resistance gene tet(M) and identification of TnP16-and Tn5S01-like (Tn6014) transposons in Staphylococcus aureus from humans and animals // J Antimicrob Chemother. 2009. T. 64, № 3. C. 490-500.

114. Lim K.T. u gp. ErmA, ermC , tetM and tetK are essential for erythromycin and tetracycline resistance among methicillin-resistant Staphylococcus aureus strains isolated from a tertiary hospital in Malaysia // Indian J Med Microbiol. 2012. N. 30, № 2. C. 203-207.

115. Haubert L. u gp. Food isolate Listeria monocytogenes harboring tetM gene plasmid-mediated exchangeable to Enterococcusfaecalis on the surface of processed cheese // Food Res Int. 2018. N. 107. C. 503-508.

116. Ma T. u gp. Expressions of resistome is linked to the key functions and stability of active rumen microbiome // Anim Microbiome. 2022. T. 4, № 1. C. 38.

117. Juricova H. u gp. The distribution of antibiotic resistance genes in chicken gut microbiota commensals // Sci Rep. 2021. T. 11, № 1. C. 3290.

118. Kerdsin A. u gp. Comparative genome analysis of Streptococcus suis serotype 5 strains from humans and pigs revealed pathogenic potential of virulent, antimicrobial resistance, and genetic relationship // Microbes Infect. 2025. T. 27, № 1. C. 105273.

119. Lawther K. u gp. Resistome Analysis of Global Livestock and Soil Microbiomes // Front Microbiol. 2022. № 13. C. 897905.

120. Whittle G. u gp. Identification of a new ribosomal protection type of tetracycline resistance gene, tet(36), from swine manure pits // Appl Environ Microbiol. 2003. T. 69, № 7. C. 4151-4158.

121. Dec M. u gp. Identification and antibiotic susceptibility of lactobacilli isolated from turkeys // BMC Microbiol. 2018. T. 18, № 1. C. 168.

122. Si H. u gp. Novel plasmid-borne multidrug resistance gene cluster including lsa(E) from a

linezolid-resistant Enterococcus faecium isolate of swine origin // Antimicrob Agents Chemother. 2015. T. 59, № 11. C. 7113-7116.

123. Wang M. u gp. ICEberg 3.0: functional categorization and analysis of the integrative and conjugative elements in bacteria // Nucleic Acids Res. 2024. T. 52, № D1. C. D732-D737.

124. Martin P., Trieu-Cuot P., Courvalin P. Nucleotide sequence of the tetM tetracycline resistance determinant of the streptococcal conjugative shuttle transposon Tn1545 // Nucleic Acids Res. 1986. T. 14, № 17. C. 7047-7058.

125. Wang Y. u gp. Translational control of tetracycline resistance and conjugation in the Bacteroides conjugative transposon CTnDOT // J Bacteriol. 2005. T. 187, № 8. C. 2673-2680.

126. Pinto T.C.A. u gp. Conjugative transfer of resistance determinants among human and bovine Streptococcus agalactiae // Braz J Microbiol. 2014. T. 45, № 3. C. 785-789.

127. Adator E.H. u gp. Whole Genome Sequencing Differentiates Presumptive Extended Spectrum Beta-Lactamase Producing along Segments of the One Health Continuum // Microorganisms. 2020. T. 8, № 3.

128. Zhu D.M. u gp. Antimicrobial resistance in E. coli of animal origin and discovery of a novel ICE mobile element in Northeast China // BMC Vet Res. 2023. T. 19, № 1. C. 255.

129. Ito Y. u gp. The emergence of metronidazole-resistant harboring gene in Japan // Microbiol Spectr. 2024. T. 12, № 10.

130. Marzouk N.H. u gp. Proinflammatory and GABA eating bacteria in Parkinson's disease gut microbiome from a meta-analysis prospective // NPJ Parkinsons Dis. 2025. T. 11, № 1. C. 145.

131. Zhang Z. u gp. Genomics Revealed Novel Chromosomal Integration of Antimicrobial Resistance Cluster tet(B), sul2, bla(TEM-1B), aph(3")-Ib, and aph(6)-Idin Salmonella typhimurium // Foodborne Pathog Dis. 2025.

132. Jiang H. u gp. Diverse Mobile Genetic Elements and Conjugal Transferability of Sulfonamide Resistance Genes (sull, sul2, and sul3) in Isolates From and Pork From Large Markets in Zhejiang, China // Front Microbiol. 2019. № 10. C. 1787.

133. Wang W. u gp. Tn3-like structures co-harboring of bla(CTX-M-65), bla(TEM-l) and bla(OXA-lO) in the plasmids of two Escherichia coli ST1508 strains originating from dairy cattle in China // BMC Vet Res. 2023. T. 19, № 1. C. 279.

134. Chen D.-Q. u gp. Integron mediated bacterial resistance and virulence on clinical pathogens // Microb Pathog. 2018. № 114. C. 453-457.

135. Shawa M. u gp. Novel chromosomal insertions of ISEcp1-bla and diverse antimicrobial resistance genes in Zambian clinical isolates of Enterobacter cloacae and Escherichia coli // Antimicrob Resist Infect Control. 2021. T. 10, № 1. C. 79.

136. Yang Y. u gp. Recent development and fighting strategies for lincosamide antibiotic resistance // Clin Microbiol Rev. 2024. T. 37, № 2.

137. Moradi J. u gp. Characterization of the resistome in Lactobacillus genomic sequences from the human gut // J Glob Antimicrob Resist. 2022. T. 30. C. 451-458.

138. Correction to: Antibiotic resistance genes are differentially mobilized according to resistance mechanism // Gigascience. 2022. № 12.

139. Mangroliya D.B. u gp. High-risk AMR genes blaCMY-42, blaCTX-M-15, and blaNDM-5 in raw milk: A foodborne transmission concern // Microbe. Elsevier BV, 2025. № 7, C. 100377.

Благодарности

Автор выражает безграничную благодарность своему научному руководителю, Елене Николаевне Ильиной, за мудрое руководство, поддержку и мотивацию к работе. Автор выражает благодарность всему коллективу лаборатории математической биологии и биоинформатики НИИ СБМ за конструктивную критику и ценные советы. Особую благодарность автор выражает Андрею Викторовичу Летарову за плодотворные научные дискуссии.