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Enregistrement W7054756128

Antimicrobial resistance in the microbiome of feedlot watering bowls and bovine respiratory disease associated pathogens.

2023· dissertation· en· W7054756128 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Design and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGénome QuébecMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésFeedlotBovine respiratory diseaseMicrobiomeAntibiotic resistanceAntimicrobialFlorfenicolBeef cattleContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bovine respiratory disease (BRD) is the primary disease of concern to beef production and is driven by stress, bacteria, viruses, and environmental and management practices. Antimicrobial use (AMU) to control BRD selects for antimicrobial resistance (AMR) genes (ARGs). Treatment failure due to AMR necessitates a rapid switch to an effective antimicrobial before a devastating amount of death loss occurs. Monitoring AMR in a herd through individual animals is impractical. There is a need for a fast, pragmatic, and scalable methodology to monitor AMR within cattle to guide effective AMU. Cattle watering bowls (WB) have been previously shown to harbour BRD pathogens and ARGs but have yet to be explored in the same context as wastewater AMR monitoring is for public health. This thesis outlines a pilot project of WB sampling as a proxy method to monitor the presence of ARGs of relevance to BRD associated pathogens. The microbiomes within watering bowls of two feedlots were genotypically and phenotypically assessed through water, swab, and sediment sampling. A new feedlot was sampled (68 water, 63 swab) as pens filled (up to 9 WB) over a series of 8 weeks. The other, older, feedlot was only sampled in the 8th week (sediment, swab, water) from 20 WB. For phenotypic AMR detection, samples were inoculated into antimicrobial sensitivity test (AST) panels containing microdilutions of four antimicrobials (enrofloxacin, florfenicol (FFN), tulathromycin, oxytetracycline). Bacteria that grew on these plates were isolated (n = 78). A subset (n = 28 new feedlot, n = 3 old feedlot + H. somni from a deep nasopharyngeal swab) of these underwent further characterisation on an AST panel containing 10 different antimicrobials. The whole genome of isolates (n = 10, 6 new, 4 old) was sequenced and analysed for ARGs. These detected ARGs were compared to a custom dataset of 172 BRD genomes from NCBI. The genetic neighbourhood of floR, an ARG encoding for the efflux of FFN, within the WB isolates (n = 4) was also compared to pathogen genomes. For the culture-independent methodology, samples from one feedlot underwent amplified 16S rRNA sequencing (n = 122), while samples from the other underwent shotgun metagenomic sequencing (n = 11). The ARGs detected in WB isolates were compared to the ARGs detected within metagenomic sequencing, and previous datasets of feedlot water. Multi-drug resistant bacteria were routinely isolated from WBs. When environmental samples from the last week of sampling were inoculated into media with FFN (>32 µg/mL), 93/96 samples had bacterial growth. By constructing a genotypic AMR profile from two feedlots and by consulting previous metagenomic datasets from feedlot water, the understudied resistome of the watering bowl microbiome was shown to provide outstanding coverage of the ARGs (15/16) detected within 172 BRD genomes. The overlap in genetic neighbourhoods between copies of floR in WB and BRD genomes confirms the possibility of horizontal gene transfer via a myriad of transposable elements between both populations. Though further studies are needed to reaffirm our findings, in this thesis the understudied environmental microbiome within feedlot watering bowls was found to serve as a potential source of ARGs for BRD pathogens and thus may serve as a proxy for relevant ARGs within feedlot environments.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,153 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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