Bacterial enrichment prior to third-generation metagenomic sequencing improves detection of BRD pathogens and genetic determinants of antimicrobial resistance in feedlot cattle
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Bovine respiratory disease (BRD) is one of the most important animal health problems in the beef industry. While bacterial culture and antimicrobial susceptibility testing have been used for diagnostic testing, the common practice of examining one isolate per species does not fully reflect the bacterial population in the sample. In contrast, a recent study with metagenomic sequencing of nasal swabs from feedlot cattle is promising in terms of bacterial pathogen identification and detection of antimicrobial resistance genes (ARGs). However, the sensitivity of metagenomic sequencing was impeded by the high proportion of host biomass in the nasal swab samples. Methods This pilot study employed a non-selective bacterial enrichment step before nucleic acid extraction to increase the relative proportion of bacterial DNA for sequencing. Results Non-selective bacterial enrichment increased the proportion of bacteria relative to host sequence data, allowing increased detection of BRD pathogens compared with unenriched samples. This process also allowed for enhanced detection of ARGs with species-level resolution, including detection of ARGs for bacterial species of interest that were not targeted for culture and susceptibility testing. The long-read sequencing approach enabled ARG detection on individual bacterial reads without the need for assembly. Metagenomics following non-selective bacterial enrichment resulted in substantial agreement for four of six comparisons with culture for respiratory bacteria and substantial or better correlation with qPCR. Comparison between isolate susceptibility results and detection of ARGs was best for macrolide ARGs in Mannheimia haemolytica reads but was also substantial for sulfonamide ARGs within M. haemolytica and Pasteurella multocida reads and tetracycline ARGs in Histophilus somni reads. Discussion By increasing the proportion of bacterial DNA relative to host DNA through non-selective enrichment, we demonstrated a corresponding increase in the proportion of sequencing data identifying BRD-associated pathogens and ARGs in deep nasopharyngeal swabs from feedlot cattle using long-read metagenomic sequencing. This method shows promise as a detection strategy for BRD pathogens and ARGs and strikes a balance between processing time, input costs, and generation of on-target data. This approach could serve as a valuable tool to inform antimicrobial management for BRD and support antimicrobial stewardship.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».