Effect of a probiotic and an antibiotic on the mobilome of the porcine microbiota
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: To consider the growing health issues caused by antibiotic resistance from a “one health” perspective, the contribution of meat production needs to be addressed. While antibiotic resistance is naturally present in microbial communities, the treatment of farm animals with antibiotics causes an increase in antibiotic resistance genes (ARG) in the gut microbiome. Pigs are among the most prevalent animals in agriculture; therefore, reducing the prevalence of antibiotic-resistant bacteria in the pig gut microbiome could reduce the spread of antibiotic resistance. Probiotics are often studied as a way to modulate the microbiome and are, therefore, an interesting way to potentially decrease antibiotic resistance. Methods: To assess the efficacy of a probiotic to reduce the prevalence of ARGs in the pig microbiome, six pigs received either treatment with antibiotics (tylvalosin), probiotics (Pediococcus acidilactici MA18/5M; Biopower® PA), or a combination of both. Their faeces and ileal digesta were collected and DNA was extracted for whole genome shotgun sequencing. The reads were compared with taxonomy and ARG databases to identify the taxa and resistance genes in the samples. Results: The results showed that the ARG profiles in the faeces of the antibiotic and combination treatments were similar, and both were different from the profiles of the probiotic treatment (p < 0.05). The effects of the treatments were different in the digesta and faeces. Many macrolide resistance genes were detected in a higher proportion in the microbiome of the pigs treated with antibiotics or the combination of probiotics and antibiotics. Resistance-carrying conjugative plasmids and horizontal transfer genes were also amplified in faeces samples for the antibiotic and combined treatments. There was no effect of treatment on the short chain fatty acid content in the digesta or the faeces. Conclusion: There is no positive effect of adding probiotics to an antibiotic treatment when these treatments are administered simultaneously.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».