Abstract Precise and rapid identification of Salmonella serotypes from suspect food matrices is critical for successful source attribution of illness outbreaks (Scallan et al., 2011). Currently, close to 3% of U.S. foodborne Salmonella outbreaks have been attributed to multiple S almonella serotypes (2.85%, 2000 - 2020) (CDC, 2022). Recent foodborne outbreaks that have been attributed to multiple Salmonella serotypes force us to question whether these are rare events or if previous methods simply did not have the throughput to provide an accurate picture of the complex ecology that is connected to outbreak etiologies. (Hassan et al., 2019; FDA, 2021; Whitney et al., 2021). An in-silico benchmark dataset, comprising 29 unique Salmonella , 46 non- Salmonella bacterial and 10 viral genomes, was generated with varying read depths. For outbreak samples, analysis was performed on previously sequenced pre-enrichments and selective enrichments of papayas and peaches (fruits and leaves) that led to the identification of multiple serovars. Data analyses was performed using a custom-built k-mer tool, SeqSero2, Kallisto and bettercallsal. The in-silico dataset analyzed with bettercallsal had accuracy, recall and specificity of 95%, 96% and 98 % respectively. In the papaya outbreak samples, bettercallsal identified multiple serovar presence in concordance with Bioplex assay results and the genome hits assigned to the samples are Salmonella isolates from the papaya outbreak as evident by NCBI SNP cluster information. In peach outbreak samples, bettercallsal identified both the serovars (Alachua and Gaminara) in concordance with k -mer analysis and the Luminex xMap assay. bettercallsal outperformed k-mer , Kallisto and Seqsero2 in identifying multiple serovars from enrichment cultures using shotgun metagenomics sequencing. Most Salmonella subtyping work has relied upon WGS methods which focuses on the high-resolution analysis of single genomes, or multiple single genomes picked from colonies on agar. Here we introduce laboratory and bioinformatics innovations for a metagenomic outbreak response workflow that accurately identifies multiple Salmonella serovars at the same time in a much higher throughput approach. bettercallsal is one of the first analysis tools that can potentially identify multiple Salmonella spp. serotypes from a metagenomic or quasi-metagenomic datasets with accuracy and can provide early insights into the etiology of the sample.

Surface water ecosystems are intimately intertwined with anthropogenic activities and have significant public health implications as primary sources of irrigation water in agricultural production. Our extensive metagenomic analysis examined 404 surface water samples from four different geological regions in Chile and Brazil, spanning irrigation canals (n = 135), rivers (n = 121), creeks (n = 74), reservoirs (n = 66), and ponds (n = 8). Overall, 50.25 % of the surface water samples contained at least one of the pathogenic or contaminant bacterial genera (Salmonella: 29.21 %; Listeria: 6.19 %; Escherichia: 35.64 %). Furthermore, a total of 1,582 antimicrobial resistance (AMR) gene clusters encoding resistance to 25 antimicrobial classes were identified, with samples from Brazil exhibiting an elevated AMR burden. Samples from stagnant water sources were characterized by dominant Cyanobacteriota populations, resulting in significantly reduced biodiversity and more uniform community compositions. A significant association between taxonomic composition and the resistome was supported by a Procrustes analysis (p < 0.001). Notably, regional signatures were observed regarding the taxonomic and resistome profiles, as samples from the same region clustered together on both ordinates. Additionally, network analysis illuminated the intricate links between taxonomy and AMR at the contig level. Our deep sequencing efforts not only mapped the microbial landscape but also expanded the genomic catalog with newly characterized metagenome-assembled genomes (MAGs), boosting the classification of reads by 12.85 %. In conclusion, this study underscores the value of metagenomic approaches in surveillance of surface waters, enhancing our understanding of microbial and AMR dynamics with far-reaching public health and ecological ramifications.

Salmonella enterica serovar Enteritidis (SE), the most commonly reported serovar of human salmonellosis, has been frequently associated with poultry farms, eggs and egg products. Mice are known vectors of SE contamination in these facilities. The objective of this study was to use whole-genome sequencing (WGS) to analyze SE from mice obtained at poultry farms in Pennsylvania. Documenting pathogen diversity can identify reliable biomarkers for rapid detection and speed up outbreak investigations. We sequenced 91 SE isolates from 83 mice (62 spleen isolates, 29 intestinal isolates) caught at 15 poultry farms between 1995-1998 using an Illumina NextSeq 500. We identified 742 single nucleotide polymorphisms (SNPs) capable of distinguishing each isolate from one another. Isolates were divided into two major clades: there were more SNPs differences within Clade B than counterparts in Clade A. All isolates containing antimicrobial resistance genes belong to Subgroup B2. Clade-defining SNPs provided biomarkers distinguishing isolates from 12 individual subgroups, which were separated by farm location or year of collection. Nonsynonymous changes from the clade-defining SNPs proffered a better understanding of possible genetic variations among these isolates. For a broader view of SE diversity, we included data from NCBI Pathogen Detection Isolates Browser, in which subgroups in Clade B formed new SNP Clusters.

ABSTRACT This study examined the diversity and persistence of Salmonella in the surface waters of agricultural regions of Brazil, Chile, and Mexico. Research groups (three in 2019–2020 and five in 2021–2022) conducted a long-term survey of surface water across 5–8 months annually ( n = 30 monthly). On-site, each team filtered 10-L water samples with modified Moore Swabs to capture Salmonella, which were then isolated and identified using conventional microbiological techniques. Salmonella isolates were sequenced on Illumina platforms. Salmonella was present in 1,493/3,291 water samples (45.8%), with varying isolation rates across countries and years. Newport, Infantis, and Typhimurium were the most frequent among the 128 different serovars. Notably, 22 serovars were found in all three countries, representing almost half of the 1,911 different isolates collected. The resistome comprised 72 antimicrobial resistance (AMR) genes and six point mutations in three genes. At least one AMR determinant was observed in 33.8% (646/1,911) of the isolates, of which 47.4% (306/646) were potentially multidrug resistant. Phylogeny based on core genome multilocus sequence typing (cgMLST) showed that most isolates clustered according to sequence type and country of origin. Only 14 cgMLST multi-country clusters were detected among the 275 clusters. However, further analysis confirmed that close genetic relatedness occurred mostly among isolates from the same country, with three exceptions. Interestingly, isolates closely related phylogenetically were recovered over multiple years within the same country, indicating the persistence of certain Salmonella in those areas. In conclusion, surface waters in these regions are consistently contaminated with diverse Salmonella , including strains that persist over time. IMPORTANCE Salmonella is a leading foodborne pathogen responsible for millions of illnesses, hospitalizations, and deaths annually. Although Salmonella -contaminated water has now been recognized as an important contamination source in the agrifood chain, there is a lack of knowledge on the global occurrence and diversity of Salmonella in surface water. Moreover, there has been insufficient research on Salmonella in surface waters from Latin American countries that are major producers and exporters of agricultural products. Incorporating genetic profiling of Salmonella isolates from underrepresented regions, such as Latin America, enhances our understanding of the pathogen’s ecology, evolution, antimicrobial resistance, and pathogenicity. Moreover, leveraging genomic data derived from pathogens isolated from diverse geographical areas is critical for assessing the potential public health risk posed by the pathogen and expediting investigations of foodborne outbreaks. Ultimately, global efforts contribute significantly to reducing the incidence of foodborne infections.

Background: Multidrug-resistant (MDR) Salmonella Infantis has disseminated worldwide, mainly linked to the consumption of poultry products. Evidence shows dissemination of this pathogen in Chile; however, studies are primarily limited to phenotypic data or involve few isolates. As human cases of Salmonella Infantis infections have substantially increased in recent years, a better understanding of its molecular epidemiology and antimicrobial-resistance profiles are required to inform effective surveillance and control measures. Methods: We sequenced 396 Salmonella Infantis genomes and analyzed them with all publicly available genomes of this pathogen from Chile (440 genomes in total), representing isolates from environmental, food, animal, and human sources obtained from 2009 to 2022. Based on bioinformatic and phenotypic methods, we assessed the population structure, dissemination among different niches, and AMR profiles of Salmonella Infantis in the country. Findings: The genomic and phylogenetic analyses showed that Salmonella Infantis from Chile comprised several clusters of highly related isolates dominated by sequence type 32. The HC20_343 cluster grouped an important proportion of all isolates. The latter was the only cluster associated with pESI-like megaplasmids, and up to 12 acquired AMR genes/mutations predicted to result in an MDR phenotype. Accordingly, antimicrobial-susceptibility testing revealed a strong concordance between the AMR genetic determinants and their matching phenotypic expression, indicating that a significant proportion of HC20_343 isolates produce extended-spectrum β-lactamases and have intermediate fluoroquinolone resistance. HC20_343 Salmonella Infantis were spread among environmental, animal, food, and human niches, showing a close relationship between isolates from different years and sources, and a low intra-source genomic diversity. Interpretation: Our findings show a widespread dissemination of MDR Salmonella Infantis from the HC20_343 cluster in Chile. The high proportion of isolates with resistance to first-line antibiotics and the evidence of active transmission between the environment, animals, food, and humans highlight the urgency of improved surveillance and control measures in the country. As HC20_343 isolates predominate in the Americas, our results suggest a high prevalence of ESBL-producing Salmonella Infantis with intermediate fluoroquinolone resistance in the continent. Funding: Agencia de Investigación y Desarrollo de Chile (ANID) through FONDECYT de Postdoctorado Folio 3230796 and Folio 3210317, FONDECYT Regular Folio 1231082, and ANID - Millennium Science Initiative Program - ICN2021_044.