209 Prevalence of Antimicrobial Resistance Genes and Mobile Genetic Elements in the Swine Gut Microbiome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Antimicrobial resistance (AMR) is one of the most pressing threats to public health. It contributes to over a million deaths a year currently and by 2050 it is expected to cause more annual death than cancer. The swine industry has taken important steps to address the AMR crisis by phasing out the use of antimicrobial growth promoters. Nonetheless, the use of antimicrobials for controlling infectious diseases on swine farms remains high, particularly during the nursery stage of pig production. This has raised concerns about the potential role of the swine industry in the emergence and spread of antimicrobial resistance genes (ARGs) capable of conferring resistance to medically important antimicrobials. While traditionally ARGs have been studied in the context of pathogens, there is growing evidence that the natural microbiome of humans and animals can also serve as a significant reservoir of ARGs. Of particular importance is the association of ARGs with different classes of mobile genetic elements (MGEs) which can facilitate the horizontal transfer of genes among commensal bacteria and pathogens. In this study, we evaluated the diversity and distribution of ARGs and their associated MGEs in the swine gut microbiome. To achieve this, we isolated and sequenced the whole genomes of 130 unique bacterial isolates from stool, digesta, and mucosa of healthy adult sows and their piglets. Screening of genomes for the presence of ARGs was performed using the Resistance Gene Identifier (RGI) and Comprehensive Antibiotic Resistance Database (CARD), resulting in the identification of 323 ARGs across 117 genomes. Among these, genes predicted to confer resistance against tetracycline, lincosamide, beta-lactams, and fluoroquinolone were the most prevalent across all genomes. Importantly, we observed that several strictly anaerobic species belonging to gut-specific lineages including Lachnospiraceae, Megasphaeraceae, and Desulfovibrionaceae contained large ARGs pools spanning more than five different classes of antimicrobials. Further, we screened the flanking regions of ARGs for the presence of signature genes of MGEs including recombinases, phage integrases and capsids, and type IV secretion system. A total of 60 ARGs were identified to be associated with different classes of MGEs, including integrative and conjugative elements (ICEs; n = 30), bacteriophages (n = 8), integrative mobile elements (IMEs; n = 6), and plasmids (n = 3). Overall, our study highlights that ARGs, including those conferring resistance to medically important antimicrobials, are prevalent across different lineages of the swine gut microbiota. The association of the identified ARGs with MGEs warrants further in vitro experiments to evaluate the risk of transmission of resistance to zoonotic pathogens capable of infecting humans and animals.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».