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Record W3126872124 · doi:10.71781/3953

Influence du microbiote intestinal et de la présence de Salmonella chez la truie gravide sur l’établissement du microbiote intestinal des porcelets et leur excrétion de Salmonella dans des conditions d’élevage en milieu commercial

2020· dissertation· fr· W3126872124 on OpenAlexfundaboutno aff
Guillaume Larivière-Gauthier

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2020
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWestern Canada Research GridMinistère de l'Économie, de la Science et de l'Innovation - QuébecCompute Canada
KeywordsSalmonellaBiologyChemistryBacteria

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’industrie porcine met beaucoup d’efforts pour contrôler la contamination par Salmonella en fin de production. Malgré tout, d’après des données européennes de la European Food Safety Authority (EFSA), les produits de viande porcine pourraient être responsables de 10 à 20 % des cas rapportés de salmonellose chez l’Homme. Il semble donc qu’une approche incluant des actions en amont, c’est-à-dire à la ferme, pourrait permettre de réduire la pression de contamination au niveau de l’abattoir et donc la contamination de la viande. Le transfert de Salmonella entre les truies contaminées et les porcelets pourrait être une source importante de contamination dans la filière porcine. Cependant au Canada peu d’information est disponible sur cette voie d’introduction. Nous avons donc décrit le lien entre les souches retrouvées chez les truies et celles retrouvées chez leurs porcelets dans les étapes subséquentes d’un système de production commercial Québécois. De plus, l’établissement du microbiote intestinal chez le porc en production est directement influencé par le microbiote maternel et celui-ci influence l’excrétion de Salmonella chez les porcs en engraissement. Dans cette étude, nous avons donc tout d’abord décrit, dans ce même système, le microbiote des truies en lien avec leur excrétion de Salmonella. Nous avons ensuite décrit le microbiote des porcelets et des porcs en engraissement en relation avec ce microbiote maternel et avons tenté d’identifier des déterminants de l’excrétion qui peuvent être transférés de la truie à sa progéniture à l’intérieur de cette pyramide de production. Pour ce faire, nous avons tout d’abord échantillonné les matières fécales de truies à différents moments de la gestation dans une maternité. Une détection de Salmonella a été effectuée et les populations bactériennes retrouvées dans le microbiote fécal de ces truies ont été décrites par séquençage à haut débit de type MiSeq. Ceci nous a permis de mettre en évidence une réduction significative du niveau de Salmonella excrétées par ces truies entre le début et la fin de la gestation. Nous avons aussi pu mesurer des variations dans le microbiote fécal de celles-ci selon l’excrétion de Salmonella, mais aussi selon le moment de la gestation. Un séquençage a aussi été effectué sur les fèces des porcelets nés de ces truies avant leur sevrage. Ceci nous a permis de démontrer que le statut d’excrétion de la truie influence leur microbiote fécal. Cependant, aucun transfert direct de taxon spécifique de cette relation n’a pu être mesuré. De plus, indépendamment du statut d’excrétion de Salmonella des truies, nous avons démontré qu’à ce moment les porcelets d’une portée avaient des microbiotes fécaux plus semblables entre eux que comparativement à ceux de leurs contemporains, confirmant l’influence de la truie sur le microbiote des porcelets dans les fermes échantillonnées. Finalement, des échantillonnages de matière fécale de ces porcs ont aussi été effectués en engraissement. Leur statut d’excrétion de Salmonella et la composition de leur microbiote ont aussi été évalués à cette étape. Grâce à ces échantillons, nous avons démontré que, dans le système de production étudié, le statut d’excrétion de la truie n’avait pas d’impact sur le microbiote des animaux après l’étape du sevrage. Nous avons cependant démontré que dans les fermes faisant partie de l’étude, les porcs nés d’une même mère avaient toujours un microbiote fécal différenciable de celui de leurs congénères. Ceci suggère ainsi le potentiel d’actions visant à moduler le microbiote intestinal de la truie et qui pourrait être transféré au bénéfice de leurs porcelets. Nous avons aussi décrit par typage, à l’aide de courbes de fusion à haute résolution (HRM), la circulation et le transfert des Salmonella de la maternité vers les autres étapes de la production dans cette pyramide de production. Les résultats obtenus démontrent ici que, malgré une excrétion des truies dans la période périnatale, les souches retrouvées plus tard chez les porcelets en pouponnière et dans leur environnement ont des profils HRM différents de celles retrouvées en maternité. Les truies auraient donc, dans le système de production étudié, un effet marginal sur la contamination des porcelets et ceux-ci se contamineraient plutôt dans l’environnement de la pouponnière ou de l’engraissement. Cette étude a permis de mieux décrire la présence de Salmonella dans un système de production porcine commercial au Québec et ainsi de mieux comprendre l’impact de la transmission de Salmonella entre les truies et les porcelets. Ces nouvelles connaissances permettront de mieux cibler les étapes où des mesures efficaces pourraient être implantées pour réduire la contamination du produit fini. L’étude du microbiote a aussi permis de mettre en évidence une influence de la truie sur le microbiote fécal de ses porcelets et ce jusqu’en engraissement, sans pour autant avoir pu identifier de taxons directement transférés, ni avoir pu mesurer d’effet de cette influence sur l’excrétion de Salmonella. Néanmoins, au-delà de la problématique spécifique de Salmonella, cette étude ouvre des perspectives de modulation du microbiote intestinal de la truie au bénéfice de l’orientation du microbiote digestif du porc pendant toute la production, microbiote dont les effets sur la santé et le bien-être sont de mieux en mieux documentés.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.068
Threshold uncertainty score0.136

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.205
Teacher spread0.198 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2020
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