Innovative drugs, chemicals, and enzymes within the animal production chain
Notice bibliographique
Résumé
The alarming number of recently reported human illnesses with bacterial infections resistant to multiple antibacterial agents has become a serious concern in recent years. This phenomenon is a core challenge for both the medical and animal health communities, since the use of antibiotics has formed the cornerstone of modern medicine for treating bacterial infections. The empirical benefits of using antibiotics to address animal health issues in animal agriculture (using therapeutic doses) and increasing the overall productivity of animals (using sub-therapeutic doses) are well established. The use of antibiotics to enhance profitability margins in the animal production industry is still practiced worldwide. Although many technical and economic reasons gave rise to these practices, the continued emergence of antimicrobial resistant bacteria is furthering the need to reduce the use of medically important antibiotics. This will require improving on-farm management and biosecurity practices, and the development of effective antibiotic alternatives that will reduce the dependence on antibiotics within the animal industry in the foreseeable future. A number of approaches are being closely scrutinized and optimized to achieve this goal, including the development of promising antibiotic alternatives to control bacterial virulence through quorum-sensing disruption, the use of synthetic polymers and nanoparticles, the exploitation of recombinant enzymes/proteins (such as glucose oxidases, alkaline phosphatases and proteases), and the use of phytochemicals. This review explores the most recent approaches within this context and provides a summary of practical mitigation strategies for the extensive use of antibiotics within the animal production chain in addition to several future challenges that need to be addressed.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».