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Enregistrement W3158569162 · doi:10.1128/aem.02980-20

On-Farm Anaerobic Digestion of Dairy Manure Reduces the Abundance of Antibiotic Resistance-Associated Gene Targets and the Potential for Plasmid Transfer

2021· article· en· W3158569162 sur OpenAlexafffund
Tam T. Tran, Andrew Scott, Yuan-Ching Tien, Roger Murray, Patrick Boerlin, David L. Pearl, Kira Liu, James A. Robertson, John J. Nash, Edward Topp

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensUniversity of GuelphAgriculture and Agri-Food CanadaPublic Health Agency of CanadaWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAgriculture and Agri-Food CanadaGovernment of Canada
Mots-clésPlasmidManureBiologyBacteriaAnaerobic digestionMicrobiologyEscherichia coliHorizontal gene transferAntibiotic resistanceRaw milkGeneFood scienceAntibioticsGeneticsAgronomyEcologyGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using livestock manure for fertilization can entrain antibiotic-resistant bacteria into soil. Manure on some dairy farms is anaerobically digested before being land applied. Recommending the widespread implementation of the practice should be founded on understanding the impact of this treatment on various endpoints of human health concern. Although lab-scale anaerobic treatments have shown potential for reducing the abundance of antibiotic resistance genes, there are very few data from commercial farms. Anaerobic digestion of manure on six dairy farms efficiently abated coliform bacteria, E. coli, and a majority of antibiotic resistance-associated gene targets. In addition, the conjugation potential of plasmids carrying ESBL genes into introduced E. coli strain CV601 was reduced. Overall, anaerobic digestion abated coliform bacteria, the genes that they carry, and the potential for ESBL-carrying plasmid transfer.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,175 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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