Host genetics affected the resistome and its expression patterns in the rumen of beef cattle raised without antibiotics used in humans
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The rumen microbiome is a potential reservoir of antimicrobial-resistant genes (ARGs), termly resistome. However, the activity of ARGs and what factors affect expression of ARGs in the rumen is unknown. Here, the rumen resistome was evaluated using metagenomic and metatranscriptomic datasets, with the aim to identify the active rumen resistome and whether it can be affected by cattle breed and feed efficiency. Results: Genes encoding resistance to 12 ARG classes representing 62 individual ARGs were detected in the rumen metagenomes of Angus, Charolais or Kinsella composite hybrid (KC) beef steers (n = 48) with high and low feed efficiency. Three genes encoding tetracycline ( tetQ , tetW ) and macrolide ( mefA ) resistance constituted 75.3% of abundance of total ARGs identified in all animals, suggesting they are ‘core’ resistome in the rumen of steers. Only about 20.96% (13/62) of the total ARGs identified were expressed, among which genes encoding resistance to tetracycline, macrolide-licosamide-streptogramin (MLS), aminoglycoside, and multidrug exhibited the highest level of expression. More than half (56.2%) of the ARGs identified were plasmid-associated, while only 5 plasmid-associated ARGs were expressed. The abundance of 17, 14, and 5 individual ARGs were significantly affected by breed, feed efficiency, and breed × feed efficiency, respectively, while the expression of ARGs did not differ among breeds or between feed efficiency groups. In KC cattle, less number of total ARGs, ARG transcripts, as well as total active bacteria (estimated by 16S rRNA copies) was observed than AN. The total active bacteria were negatively correlated with expression of MLS and tetracycline ARG ( mefA , tet40 , tetM , tetW , and an unidentified tet ), and tended to be negatively correlated with the expression of plasmid-associated tetracycline ARG t only in the rumen of KC cattle. Conclusions: Our results suggest that a large portion of the ARGs are not expressed in the rumen of cattle raised without antibiotics used in humans. The identified less diversified active resistome and total active bacteria, and the significant correlation between total active bacteria and the abundance of ARG transcripts in KC cattle suggest that the expression of resistome in the rumen may be breed specific and driven by ruminal microbiota.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».