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Enregistrement W3209759517 · doi:10.21203/rs.3.rs-1022179/v1

Evaluating the Effects of Antimicrobial Drug Use On the Ecology of Antimicrobial Resistance and Microbial Community Structure in Beef Feedlot Cattle

2021· preprint· en· W3209759517 sur OpenAlexafffundabout
Enrique Doster, Lee J. Pinnell, Noelle Noyes, Jennifer K. Parker, Cameron A. Anderson, Calvin W. Booker, Sherry J. Hannon, Tim A. McAllister, Sheryl Gow, K. E. Belk, Paul S. Morley

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesBeef Cattle Research CouncilNational Institute of Food and AgricultureAlberta Beef ProducersU.S. Department of Agriculture
Mots-clésAntimicrobialFeedlotAntimicrobial drugBeef cattleAntibiotic resistanceBiotechnologyMicrobial population biologyBiologyEcologyAntibioticsMicrobiologyBacteriaAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BackgroundAntimicrobial drugs (AMDs) are used in beef production to treat clinical disease and to prevent or control infections in groups of cattle. Use of AMDs in food producing animals has received increasing scrutiny because of concerns about antimicrobial resistance (AMR) that might affect consumers. Previously, investigations regarding AMR have focused largely on phenotypes of selected pathogens and indicator bacteria, but genes that confer AMR are known to be distributed and shared throughout microbial communities. Use of high-throughput metagenomic sequencing provides a holistic perspective on AMR ecology by examining determinants within the entire microbiome. The primary objective of this study was to employ metagenomic sequencing to investigate the effects of AMD use on the microbiome and resistome in beef feedlot cattle. ResultsThis study leveraged the use of archived samples that were collected during a previous longitudinal study of cattle at beef feedlots in Canada. This included fecal samples collected from randomly selected individual cattle, as well as composite-fecal samples from randomly selected pens of cattle. All AMD use was recorded and characterized across different drug classes using animal defined daily dose (ADD) metrics. Samples were analyzed using AMR target-enriched shotgun sequencing to characterize the fecal resistome and 16S rRNA gene sequencing to characterize the microbiome. Overall, the fecal resistome composition was dominated by alignments to gene accessions conferring resistance to tetracycline and macrolide-lincosamide-streptogramin (MLS) drug classes. The diversity of bacterial phyla was greater early in the feeding period and decreased over time as the microbiome shifted toward a similar composition dominated by Proteobacteria and Firmicutes. Antimicrobial drug exposures in individuals and groups were associated with explaining a statistically significant proportion of the variance in the resistome, but their contribution to the variance was small compared to other factors measured in this study.ConclusionsTime in the feedlot was associated with greater changes in the microbiome and resistome for both individual animals and pen-floor samples, although the proportion of the variance associated with this factor was small. Results of this study are consistent with other investigations showing that AMD exposures did not have strong effects on the microbial ecology of beef cattle.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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