Método rápido de identificação de mastite e isolamento de "Escherichia coli" multirresistente

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Pereira, Erik da Silva, 1998-
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Mastite
Escherichia coli
Resistência antimicrobiana
NIR
Mastitis
Antimicrobial resistence
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/21723
Resumo: Orientador: Nathalia Cristina Cirone Silva
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spelling Método rápido de identificação de mastite e isolamento de "Escherichia coli" multirresistenteRapid method mastitis identification and isolation multiresistant "Escherichia coli"MastiteEscherichia coliResistência antimicrobianaNIRMastitisAntimicrobial resistenceOrientador: Nathalia Cristina Cirone SilvaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Faculdade de Engenharia de AlimentosResumo: A mastite, caracterizada pelo processo inflamatório na glândula mamária de vacas, representa uma das enfermidades de maior impacto negativo na pecuária leiteira. Escherichia coli é um dos principais microrganismos desencadeadores da mastite, sendo que estudos abrangendo diversas regiões brasileiras, são limitados. E devido a importância da mastite, sua detecção deve ser rápida e eficaz. Esse trabalho teve como objetivo realizar a classificação de amostras de leite de vacas com e sem mastite de diferentes regiões brasileiras por meio do espectrofotômetro NIR. Além disso, buscou-se investigar a presença de isolados de E. coli em amostras individuais de leite e de tanques de expansão. A espectroscopia no infravermelho próximo utilizando Análise de Componentes Principais (PCA) e Análise Discriminante por Mínimos Quadrados Parciais (PLS-DA), revelou que o agrupamento de amostras de leite de vacas com e sem mastite estava associado a variações no teor de lactose. A PLS-DA atingiu uma sensibilidade de 78%, em comparação com os 62% alcançados por Floresta Aleatória (RF) e Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) na detecção de amostras de leite de vacas com mastite. Entretanto, a sensibilidade (recall) para detectar amostras com mastite foi maior para RF (78%), enquanto SVM se destacou na detecção de leite de vacas sem mastite (81%). No que diz respeito às amostras individuais de leite, 12 isolados (6,07%) apresentaram características morfológicas de E. coli. Foi observado resistência à estreptomicina e à tetraciclina, observada em 16,67% dos isolados analisados. Um isolado foi identificado como sendo de E. coli diarreiogênica (DEC). Em relação às amostras de tanques de expansão, foram obtidos isolados de E. coli em 25 amostras. Na análise molecular, não foram identificados genes associados a fatores de virulência de DEC. Sete isolados apresentaram resistência à ampicilina e estreptomicina (28%). Além de resistência à cefotaxima e tetraciclina (24%). A ausência de isolados de ESBL é um cenário otimista em relação à resistência a ß-lactâmicos de amplo espectro. No entanto, é importante realizar estudos abrangentes para uma compreensão mais aprofundada da epidemiologia e resistência antimicrobiana em isolados de E. coli. Apesar da complexidade dos dados, a PLS-DA demonstrou um desempenho notável na classificação de amostras de leite de vacas com mastite, atingindo uma precisão de 78% e um escore F1 de 75%. Esses resultados enfatizam a viabilidade e eficácia da NIR na identificação precisa de amostras de leite de vacas com mastite subclínica, contribuindo para a implementação de estratégias de manejo e controle mais direcionadas em fazendas leiteirasAbstract: Mastitis, characterized by inflammatory processes in the mammary gland of cows, represents one of the diseases with the greatest negative impact on dairy farming. Escherichia coli is one of the main microorganisms responsible for clinical mastitis. Studies related to the identification of E. coli strains in individual milk samples and bulk tanks, covering various regions of Brazil, are limited. Similarly, there are few reports of research using near-infrared spectroscopy (NIR) to classify subclinical mastitis samples. This work aimed to classify milk samples with and without mastitis from different regions of Brazil using a NIR spectrophotometer. Additionally, we sought to investigate the presence of Escherichia coli isolates in individual milk samples and bulk tanks. Near-infrared spectroscopy using Principal Component Analysis (PCA) and Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) revealed that the grouping of milk samples with and without mastitis was associated with variations in lactose content. PLS-DA achieved a sensitivity of 78%, compared to 62% achieved by Random Forest (RF) and Support Vector Machines (SVM) in detecting mastitis milk. However, the sensitivity (recall) for detecting mastitis samples was higher for RF (78%), while SVM excelled in detecting mastitis-free milk (81%). Regarding individual milk samples, 12 isolates (6.07%) exhibited morphological characteristics of E. coli. Resistance to streptomycin and tetracycline was observed in 16.67% of the analyzed isolates. One isolate was identified as diarrheagenic E. coli (DEC). Concerning bulk tank samples, E. coli was isolated from 25 samples. In molecular analysis, no genes associated with DEC virulence factors were identified. Seven isolates exhibited resistance to ampicillin and streptomycin (28%). Additionally, resistance to cefotaxime and tetracycline was observed in 24%. The absence of ESBL isolates presents an optimistic scenario regarding broad-spectrum ß-lactam resistance. However, comprehensive studies are crucial for a deeper understanding of epidemiology and antimicrobial resistance in E. coli strains. Despite the complexity of the data, PLS-DA demonstrated remarkable performance in classifying mastitis milk samples, achieving an accuracy of 78% and an F1 score of 75%. These results emphasize the feasibility and effectiveness of NIR in accurately identifying subclinical mastitis samples, contributing to the implementation of more targeted management and control strategies on dairy farmsAbertoMestradoCiência de AlimentosMestre em Ciência de AlimentosCAPES001[s.n.]Silva, Nathalia Cristina Cirone, 1986-Rall, Vera Lúcia MoresBonsaglia, Erika Carolina RomãoUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia de AlimentosPrograma de Pós-Graduação em Ciência de AlimentosUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASPereira, Erik da Silva, 1998-20242024-04-17T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (113 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/21723PEREIRA, Erik da Silva. Método rápido de identificação de mastite e isolamento de "Escherichia coli" multirresistente. 2024. 1 recurso online (113 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Faculdade de Engenharia de Alimentos, Campinas, SP. Disponível em: 20.500.12733/21723. Acesso em: 29 set. 2025.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1402195https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1402195Cover: https://repositorio.unicamp.br/capa/capa?codigo=1402195Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-08-11T16:23:22Zoai::1402195Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2025-08-11T16:23:22Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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