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Enregistrement W3126796699 · doi:10.1186/s42523-021-00081-9

Ruminal resistome of dairy cattle is individualized and the resistotypes are associated with milking traits

2021· article· en· W3126796699 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAnimal Microbiome · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAgriculture Research System of ChinaZhejiang UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésResistomeBiologyRumenMicrobiomeAntibiotic resistanceMetagenomicsAntimicrobialMilkingUniFracBiotechnologyMicrobiologyFood scienceBacteriaAntibioticsAnimal scienceIntegronGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Antimicrobial resistance is one of the most urgent threat to global public health, as it can lead to high morbidity, mortality, and medical costs for humans and livestock animals. In ruminants, the rumen microbiome carries a large number of antimicrobial resistance genes (ARGs), which could disseminate to the environment through saliva, or through the flow of rumen microbial biomass to the hindgut and released through feces. The occurrence and distribution of ARGs in rumen microbes has been reported, revealing the effects of external stimuli (e.g., antimicrobial administrations and diet ingredients) on the antimicrobial resistance in the rumen. However, the host effect on the ruminal resistome and their interactions remain largely unknown. Here, we investigated the ruminal resistome and its relationship with host feed intake and milk protein yield using metagenomic sequencing. Results The ruminal resistome conferred resistance to 26 classes of antimicrobials, with genes encoding resistance to tetracycline being the most predominant. The ARG-containing contigs were assigned to bacterial taxonomy, and the majority of highly abundant bacterial genera were resistant to at least one antimicrobial, while the abundances of ARG-containing bacterial genera showed distinct variations. Although the ruminal resistome is not co-varied with host feed intake, it could be potentially linked to milk protein yield in dairy cows. Results showed that host feed intake did not affect the alpha or beta diversity of the ruminal resistome or the abundances of ARGs, while the Shannon index ( R 2 = 0.63, P < 0.01) and richness ( R 2 = 0.67, P < 0.01) of the ruminal resistome were highly correlated with milk protein yield. A total of 128 significantly different ARGs (FDR < 0.05) were identified in the high- and low-milk protein yield dairy cows. We found four ruminal resistotypes that are driven by specific ARGs and associated with milk protein yield. Particularly, cows with low milk protein yield are classified into the same ruminal resistotype and featured by high-abundance ARGs, including mfd and sav 1866. Conclusions The current study uncovered the prevalence of ARGs in the rumen of a cohort of lactating dairy cows. The ruminal resistome is not co-varied with host feed intake, while it could be potentially linked to milk protein yield in dairy cows. Our results provide fundamental knowledge on the prevalence, mechanisms and impact factors of antimicrobial resistance in dairy cattle and are important for both the dairy industry and other food animal antimicrobial resistance control strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle