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Enregistrement W7019008718

Evaluation of the long-term effects of anaerobic digestion on bovine manure resistomes and mobilomes and the molecular and microbial mechanisms involved

2024· dissertation· en· W7019008718 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésManureAnaerobic digestionMesophileMetagenomicsThermophileMobile genetic elementsExtremophile
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anaerobic digestion (AD) has shown the potential to reduce the abundance of antimicrobial resistance genes (ARGs) and mobile genetic elements (MGEs) in animal manures. It stands as a promising option to reduce the risk of the spread of antimicrobial resistance (AMR) due to livestock production and manure applications. However, the underlying mechanisms driving these changes still need to be fully understood. This multidisciplinary study aimed to utilize metagenomics to investigate the molecular and microbial mechanisms associated with the evolution of ARGs and MGEs during the anaerobic digestion (AD) of bovine dairy manure. The research focused on three main aspects: 1) examining the long-term effects of mesophilic (MAD) and thermophilic (TAD) anaerobic digestion on the entire set of ARGs (resistome) and MGEs (mobilome) in manure; 2) comparing the impact of alternative manure treatments, such as storage and solid-liquid separation, on resistomes and mobilomes; 3) identifying microbial groups potentially associated with ARGs and MGEs and microbial shifts potentially driving changes in resistomes and mobilomes. A meta-analysis conducted early in this research informed the primary focus of this research. Two anaerobic digesters operating at mesophilic (36 °C) and the other at thermophilic (55 °C) temperatures were set up, operated, monitored, and studied for 4 and 2 years, respectively. Metagenomics analyses were used to evaluate resistomes, mobilomes, and microbiomes in the mesophilic and thermophilic digesters operating under steady state and in the bovine manure used as substrate. The results indicated that MAD and TAD lowered ARG levels in fresh cattle manure by over 50% and MGEs by over 65%. Surprisingly, TAD did not outperform MAD at reducing ARGs and MGEs. Co-occurrence analysis indicated a strong association between microbial groups from the phyla Bacillota (e.g., Jeotgalicoccus, Streptococcus, Enterococcus), Actinomycetota (e.g., Brevibacterium, Rhodococcus), and Pseudomonadota (e.g., Acinetobacter, Comamonas) with these AMR elements. The decline in the abundance of aerobic and facultative anaerobes likely linked to hydrolytic functions was suggested as one of the main drivers of the changes in resistomes and mobilomes. The proximity of toxin-antitoxin systems and transposon structures to specific ARGs (e.g., Erm, tet, Ant(6)-la) was discovered, which could explain the persistence of such ARGs in digestates. The study of the effects of other manure treatments, such as aerobic storage in an open tank and solid-liquid separation, revealed that they are less efficient in reducing ARGs and MGEs from manures than AD. In this study, the high levels of ARGs and genes conferring resistance to heavy metals in a farm operating in an antibiotic-free environment suggested that other antimicrobials, such as foot bathing solutions, may be causing the indirect selection of ARGs. Overall, this research made several contributions to understanding AMR in the context of anaerobic digestion of animal manure that could be extrapolated to other manure treatments. These contributions not only bridge existing gaps in the literature but also pave the way for future research, providing valuable insights that can be used to inform the development of more effective strategies to mitigate the dissemination of AMR associated with manure management, application, and disposal.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
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