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Enregistrement W6940663458 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6031922

Expressions of resistome is linked to the key functions and stability of active rumen microbiome

2022· other· en· W6940663458 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResistomeRumenMetagenomicsMicrobiomeRuminococcusPrevotellaBacteriaRuminant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The resistome describes the array of antibiotic resistant genes (ARGs) present within a microbial community. Recent research has documented the resistome in the rumen of ruminants and revealed that the type and abundance of ARGs could be affected by diet and/or antibiotic treatment. However, most of these studies only assessed ARGs using metagenomics, and expression of the resistome and its biological function within the microbiome remains largely unexplored. Results We characterized the pools of ARGs (resistome) and their activities in the rumen of 48 beef cattle belonging to three breeds (Angus, Charolais, Kinsella composite hybrid), using shotgun metagenomics and metatranscriptomics. Sixty (including 20 plasmid-associated) ARGs were expressed which accounted for about 30% of the total number of ARGs (187) identified in metagenomic datasets, with tetW and mefA exhibiting the highest level of expression. In addition, the bacterial hosts of 17 expressed ARGs were identified. The active resistome was less diverse in Kinsella composite hybrid than Angus, however, expression of ARGs did not differ among breeds. Although not associated with feed efficiency, the total abundance of expressed ARGs was positively correlated with metabolic pathways and ‘attenuation values’ (a measurement of stability) of the active rumen microbiome, suggesting that ARGs expression influences the stability and functionality of the rumen microbiome. Moreover, Ruminococcus spp., Prevotella ruminicola, Muribaculaceae spp. and Collinsella aerofaciens were all identified as hosts of expressed ARGs, possibly promoting the dominance of these carbohydrate degraders within the rumen microbiome. Conclusions Findings from this study provide new insight into the active rumen resistome in vivo, which may inform strategies to limit the spread of ubiquitously found ARGs from the rumen to the broader environment without negatively impacting the key functional outcomes of the rumen microbiome.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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