Studying the Association between Antibiotic Resistance Genes and Insertion Sequences in Metagenomes: Challenges and Pitfalls
Notice bibliographique
Résumé
Antibiotic resistance is an issue in many areas of human activity. The mobilization of antibiotic resistance genes within the bacterial community makes it difficult to study and control the phenomenon. It is known that certain insertion sequences, which are mobile genetic elements, can participate in the mobilization of antibiotic resistance genes and in the expression of these genes. However, the magnitude of the contribution of insertion sequences to the mobility of antibiotic resistance genes remains understudied. In this study, the relationships between insertion sequences and antibiotic resistance genes present in the microbiome were investigated using two public datasets. The first made it possible to analyze the effects of different antibiotics in a controlled mouse model. The second dataset came from a study of the differences between conventional and organic-raised cattle. Although it was possible to find statistically significant correlations between the insertion sequences and antibiotic resistance genes in both datasets, several challenges remain to better understand the contribution of insertion sequences to the motility of antibiotic resistance genes. Obtaining more complete and less fragmented metagenomes with long-read sequencing technologies could make it possible to understand the mechanisms favoring horizontal transfers within the microbiome with greater precision.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».