Analysis of viromes and microbiomes from pig fecal samples reveals that phages and prophages rarely carry antibiotic resistance genes
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the transmission of antibiotic resistance genes (ARGs) is critical for human health. For this, it is necessary to identify which type of mobile genetic elements is able to spread them from animal reservoirs into human pathogens. Previous research suggests that in pig feces, ARGs may be encoded by bacteriophages. However, convincing proof for phage-encoded ARGs in pig viromes is still lacking, because of bacterial DNA contaminating issues. We collected 14 pig fecal samples and performed deep sequencing on both highly purified viral fractions and total microbiota, in order to investigate phage and prophage-encoded ARGs. We show that ARGs are absent from the genomes of active, virion-forming phages (below 0.02% of viral contigs from viromes), but present in three prophages, representing 0.02% of the viral contigs identified in the microbial dataset. However, the corresponding phages were not detected in the viromes, and their genetic maps suggest they might be defective. We conclude that among pig fecal samples, phages and prophages rarely carry ARG. Furthermore, our dataset allows for the first time a comprehensive view of the interplay between prophages and viral particles, and uncovers two large clades, inoviruses and Oengus-like phages.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».