Exploring the indoor airborne microbiome and resistome in layer barns across Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The air in poultry barns carries a diverse range of microbial communities including potential opportunistic pathogens, which are important for both animal and human health. Bacteria carrying antimicrobial resistance genes (ARGs) can become airborne within poultry barns and be transmitted to animals and poultry workers, presenting a serious One Health concern. This study was aimed at characterizing the microbiome and resistome of bioaerosols sampled from layer chicken barns across Alberta. In total, 15 barns (9 cage housed and 6 floor housed) were sampled in this study using a microbial air sampler to characterize the microbiome and resistome using a shotgun metagenomic sequencing approach. The most abundant bacterial phyla found in the air of both housing systems for pullets were Bacilliota, Actinomycetota, and Bacteroidota. The respiratory pathogens such as Gallibacterium anatis, Ornithobacterium rhinotracheale, and Pasteurella multocida were relatively more abundant in the air of cage-housed barns, whereas Escherichia coli and Avibacterium paragallinarum were more prevalent in floor-housed barns. In total, 113 unique ARGs subtypes from 19 classes of antimicrobials were identified in this study. ARGs were significantly more abundant in the air of cage-housed barns compared to floor-housed barns. In particular, genes associated with resistance to tetracyclines, lincosamides, and macrolides were more frequently detected in cage-housed environments. Overall, both microbial and resistance gene levels were higher in the bioaerosols of cage-housed barns than in those from floor-housed pullet barns. The study results demonstrate the potential for air as a reservoir of ARGs and highlights microbial differences within cage and floor housing.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».