A health metadata-based management approach for comparative analysis of high-throughput genetic sequences for quantifying antimicrobial resistance reduction in Canadian hog barns
Notice bibliographique
Résumé
New Canadian regulations have required that all use of antibiotics in livestock animal production should be under veterinary prescription and oversight, while the prophylactic use and inclusion of these agents in animal feed as growth promoters are also banned. In response to this new rule, many Canadian animal producers have voluntarily implemented production practices aimed at producing animals effectively while avoiding the use of antibiotics. In the swine industry, one such program is the 'raised without antibiotics' (RWA) program. In this paper, we describe a comprehensive investigative methodology comparing the effect of the adoption of the RWA approach with non-RWA pig production operations where antibiotics may still be administered on animals as needed. Our experimental approach involves a multi-year longitudinal investigation of pig farming to determine the effects of antibiotic usage on the prevalence of antimicrobial resistance (AMR) and pathogen abundance in the context of the drug exposures recorded in the RWA versus non-RWA scenarios. Surveillance of AMR and pathogens was conducted using whole-genome sequencing (WGS) in conjunction with open source tools and data pipeline analyses, which inform on the resistome, virulome and bacterial diversity in animals and materials associated with the different types of barns. This information was combined and correlated with drug usage (types and amounts) over time, along with animal health metadata (stage of growth, reason for drug use, among others). The overarching goal was to develop a set of interconnected informatic tools and data management procedures wherein specific queries could be made and customized, to reveal statistically valid cause/effect relationships. Results demonstrating possible correlations between RWA and AMR would support the Canadian pig industry, as well as regulatory agencies in new efforts, focused on reducing overall antibiotics use and in curbing the development and spread of AMR related to animal agriculture.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».