0495 Genomic approaches to characterizing and reducing antimicrobial resistance in beef cattle production systems
Notice bibliographique
Résumé
The current rate of resistance development against antimicrobials (AMR) available for use in human medicine is a global health threat. The discovery and design of new antibiotics is nearly at a standstill and as a result, the approximately 700,000 global deaths attributed to AMR infections yearly is expected to rise. Intensive livestock operations, including beef production systems require the use of antimicrobials to ensure animal health and to optimize growth efficiency. As a result the microbes present in the feedlot environment can be exposed to multiple classes of antimicrobials and have the potential to harbor, acquire or develop resistance. To understand the magnitude and risk of AMR in this setting, it is important to assess the prevalence and diversity of AMR determinants in the microbial population. AMR bacteria are traditionally identified by isolation and growth in the presence of selective antibiotics. However, more recent advances in genomics have enhanced the precision of AMR characterization. Whole-genome, metagenomic, and RNA sequencing provide new avenues for the rapid detection of AMR determinants in microbial communities, including unculturable organisms. Metagenomic approaches can be used to identify both previously characterized and novel AMR mechanisms in recalcitrant bacteria which may serve as an environmental reservoir of resistance genes. Metagenomic approaches can also be used to place AMR genes within the context of mobile genetic elements, providing information with regard to the likelihood of their dissemination among microbial communities. Genomics may also play a key role in mitigating and developing alternatives to antimicrobials such as probiotics. RNA-seq-based transcriptomics and Tn-seq may also provide new ways to examine the cellular mechanisms that may promote AMR or prevent it. Finally, CRISPR-Cas gene-editing shows promise as a tool to directly reduce AMR by killing AMR-resistant organisms without harming beneficial microbes. All these technological developments provide new opportunities to better identify, quantify, and mitigate resistance to antimicrobials as well as develop alternatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».