Preview

Ветеринария сегодня

Расширенный поиск

Метагеномный анализ биоразнообразия микробиома кишечника птицы до и после медикаментозной нагрузки антибиотиком

https://doi.org/10.29326/2304-196X-2024-13-4-373-381

Содержание

Перейти к:

Аннотация

Биологическое разнообразие кишечной микробиоты представляет собой важный экологический ресурс, который играет ключевую роль в поддержании гомеостаза организма хозяина. Исключительно важное значение имеет сохранение существующего биоразнообразия кишечной микробиоты, которое обеспечивает ее устойчивость к негативному действию абиотических факторов, а исследование роли антибиотиков в нарушении биоразнообразия микробиомов является фундаментальной основой не только для выявления аспектов возникновения микробиом-ассоциированных болезней птицы, но и освоения методов управления микробиомами. В данном исследовании представлена характеристика биоразнообразия микробиома кишечника птицы дои после медикаментозной нагрузки антибиотиком на основе биоинформатического анализа секвенирования гена 16S рРНК. Наибольшее количество прочтений в микробиоме цыплят в период выпаивания антибиотика и после его отмены составляли типы Firmicutes и Bacteroidota. Значительное увеличение Patescibacteria было отмечено на 11-й день отмены энрофлоксацина. Появление Actinobacteriota наблюдали на 11-й день после отмены выпаивания антибиотика. Увеличение Cyanobacteria выявлено на 4-й день после отмены препарата. Таксономические сдвиги в микробиоме цыплят на уровне классов как в период выпаивания антибиотика, так и после его отмены проявились тенденцией к снижению относительной доли представителей классов Clostridia и Bacteroidia, а также тенденцией к увеличению доли класса Bacilli, особенно на 8-й день после отмены препарата. Установлено, что десятидневный курс выпаивания энрофлоксацина в рекомендуемой дозе приводит к увеличению в микробиоме доли семейств Bacillaceae, Gastranaerophilales, Lactobacillaceae, Bacteroidaceae, Bifidobacteriaceae, снижению относительной численности семейств Rikenellaceae, Erysipelatoclostridiaceae, Clostridiaceae, Ruminococcaceae и не влияет на колебания относительной численности семейства Lachnospiraceae. Выявленное увеличение доли Lactobacillaceae при использовании антибиотика можетговорить о возможностях здорового организма восстанавливать микробиоту самостоятельно. Результаты биоинформатического анализа метагеномных данных (без отсечения) показали присутствие в микробиоме цыплят 158 видов микроорганизмов, 38% из которых были отнесены к некультивируемым.

Для цитирования:


Прасолова О.В., Малик Н.И., Тимофеева И.А., Кирсанова Н.А., Крылова Е.В., Малик Е.В., Русанов И.А., Чупахина Н.А. Метагеномный анализ биоразнообразия микробиома кишечника птицы до и после медикаментозной нагрузки антибиотиком. Ветеринария сегодня. 2024;13(4):373-381. https://doi.org/10.29326/2304-196X-2024-13-4-373-381

For citation:


Prasolova O.V., Malik N.I., Timofeeva I.A., Kirsanova N.A., Krylova E.V., Malik E.V., Rusanov I.A., Chupakhina N.A. Metagenomic analysis of gut microbiota diversity in poultry before and after antibiotic administration. Veterinary Science Today. 2024;13(4):373-381. https://doi.org/10.29326/2304-196X-2024-13-4-373-381

ВВЕДЕНИЕ

Нормальная микрофлора представляет собой качественное и количественное соотношение разнообразных популяций микробов отдельных органов и систем, поддерживающее биохимическое, метаболическое и иммунологическое равновесие, необходимое для сохранения здоровья животных [1]. В последние годы роль кишечной микробиоты в развитии болезней была установлена у различных видов, включая людей, собак, cвиней, крупный рогатый скот, птиц и пушных зверей [2-8]. Желудочно-кишечный отдел кур густо заселен сложными микробными сообществами (бактерии, грибы, археи, простейшие и вирусы), в которых доминируют бактерии [9][10]. Исторически сложилось так, что для идентификации и характеристики микробного разнообразия кишечника птиц использовали методы селективного культивирования. Новизна данной работы состоит в использовании секвенирования генов бактериальной 16S-рибосомальной РНК (рРНК) для определения разнообразия микробиоты желудочно-кишечного тракта птицы до и после медикаментозной нагрузки антибиотиком. Современные высокопроизводительные подходы к секвенированию позволяют быстро получить полную информацию о микробных сообществах и являются мощным инструментом, который привел к новому пониманию биологической и экологической роли микробиоты желудочно-кишечного тракта [11-14].

Использование антибиотиков в ветеринарии может способствовать развитию устойчивости бактерий к антимикробным средствам [15]. Согласно критериям, предложенным Всемирной организацией здравоохранения животных (ВОЗЖ), противомикробные препараты классифицируют по трем категориям: ветеринарные критически важные противомикробные препараты (Veterinary Critically Important Antimicrobial Agents, VCIA), ветеринарные особо важные противомикробные препараты (Veterinary Highly Important Antimicrobial Agents, VHIA) и ветеринарные важные противомикробные препараты (Veterinary Important Antimicrobial Agents, VIA). Однако конкретный антимикробный препарат/класс можно считать критически важным для лечения определенной болезни. Для ряда противомикробных средств не существует или существует мало альтернатив для лечения конкретной болезни. Фторхинолоны часто применяют в ветеринарной практике с целью лечения инфекционных болезней животных. Также они внесены в перечень противомикробных препаратов ВОЗЖ как критически важные для здоровья человека и животных [16]. Изучение влияния данной группы антимикробных средств на здоровый организм, то есть нормальный микробиом, является актуальным.

Цель работы – исследование биоразнообразия микробиома кишечника птицы до и после медикаментозной нагрузки антибиотиком с помощью секвенирования гена 16S рРНК.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Объектом исследований являлся микробиом слепых отростков кишечника цыплят.

Исследования проведены на 90 цыплятах яйценоского направления кросса Русская белая одной партии, выведенных из яиц от СПФ-птицы в условиях инкубатория НПБ «Манихино», возрастом 15 сут и с приблизительно одинаковой живой массой. Цыплята случайным образом были распределены на две группы (опытную и контрольную), каждую из которых разместили по отдельным клеткам (по 5 гол.). Цыплят выращивали в стандартных условиях вивария, они получали стандартный коммерческий рацион и воду ad libitum.

Предметом исследования являлись образцы содержимого слепых отростков толстого кишечника цыплят опытной и контрольной групп, которые получали сразу после забоя птицы методом цервикальной дислокации на 4, 8, 11-й дни выпаивания антибиотика и 4, 8, 11-й дни после отмены препарата. Цыплятам опытной группы индивидуально через зонд выпаивали по 1,0 мл раствора антибиотика в дозе 10,0 мг/кг массы. Препарат вводили утром перед началом кормления. Цыплятам контрольной группы аналогично, параллельно с опытной группой, выпаивали по 1,0 мл воды для инъекций. Использовали антибиотик энрофлоксацин (Энровек 10% для инъекций, ООО «НПФ «Вектор», серия ОЭ011021, в 1,0 мл содержится 100 мг энрофлоксацина) из расчета 10,0 мг/кг массы.

Все процедуры, выполненные с участием животных, соответствовали этическим стандартам, принятым Европейской конвенцией ETS № 123.

Выделение ДНК из образцов осуществляли с помощью наборов QIAamp DNA Microbiome Kit (QIAGEN, Германия) согласно рекомендациям производителя. Проверку качества выделенной ДНК проводили методом электрофореза в 0,8%-м агарозном геле, а также с использованием системы микрокассетного электрофореза TapeStation 4200 (Agilent Technologies, США). Концентрацию ДНК измеряли на флуориметре Quantus (Promega, США). Подготовку ДНК-библиотеки проводили согласно протоколу 16S Metagenomic Sequencing Library Preparation с использованием набора реактивов Nextera XT (Illumina, США). Для секвенирования применяли набор реактивов MiSeq Reagent Kit v3 (Illumina, США), обеспечивающий получение прочтений длиной 300 нуклеотидов.

Для анализа данных секвенирования 16S рРНК использовали пакет программ QIIME2. Для первоначальной обработки сырых последовательностей был применен пакет DADA2, позволяющий получить более воспроизводимые и точные результаты за счет алгоритмов денойзинга, а не кластеризации филотипов, в отличие от более классических подходов [17][18]. Определение таксономической принадлежности филотипов было проведено при помощи классификатора RDP по базе SILVA [19]. Нормализацию данных осуществляли c использованием алгоритма разряжения в программной среде QIIME2 при анализе альфа-разнообразия согласно базовым рекомендациям разработчиков, стабилизация – по вариации в составе пакета DESeq2 [20] для сравнения относительной представленности филотипов в образцах. При анализе бета-разнообразия проводилось сравнение сообществ с построением матрицы их сходства/различия с помощью алгоритмов weighted UniFrac, unweighted UniFrac и bray-curtis.

Статистическую обработку результатов исследований проводили методом дисперсионного анализа с использованием программного обеспечения Microsoft Exсel 2010. Результаты представлены как средняя арифметическая (M) и стандартные ошибки средних (± SEM). Достоверность различий устанавливали по t-критерию Стьюдента, различия считали статистически значимыми при р ≥ 0,95.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

При биоинформатическом анализе наибольшее количество прочтений в микробиоме цыплят в период выпаивания антибиотика и в период его отмены составлял тип Firmicutes. Вторым по относительной численности рассчитанных OTU (операционная таксономическая единица, operational taxonomic unit) был тип Bacteroidota. Значительное увеличение Patescibacteria было отмечено на 11-й день отмены энрофлоксацина. Также на 11-й день после отмены выпаивания антибиотика наблюдали появление Actinobacteriota. Увеличение Cyanobacteria выявлено на 4-й день после отмены препарата (рис. 1, табл. 1).

Таксономические сдвиги в микробиоме цыплят на уровне классов как в период выпаивания энрофлоксацина, так и после его отмены проявились тенденцией к снижению относительной доли представителей классов Clostridia и Bacteroidia, а также тенденцией к увеличению доли класса Bacilli, особенно на 8-й день после отмены препарата (рис. 2, табл. 2).

Изменение численности прочтений на уровне порядков согласуется с изменениями на уровне семейств (рис. 3, табл. 3).

Десятидневный курс выпаивания энрофлоксацина в рекомендуемой дозе приводит к увеличению в микробиоме доли семейств BacillaceaeGastranaerophilalesLactobacillaceaeBacteroidaceaeBifidobacteriaceae, снижению относительной численности семейств RikenellaceaeErysipelatoclostridiaceaeClostridiaceaeRuminococcaceae и не влияет на колебания относительной численности семейства Lachnospiraceae.

Из 28 родов, обнаруженных в микробиоме опытных и контрольных групп цыплят, не удалось классифицировать два, относящиеся к семействам Oscillospiraceae и Ruminococcaceae. Относительная численность родов LactobacillusAkkermansiaBlautiaCandidatus Saccharimonas была значительно увеличена в период выпаивания энрофлоксацина и в период его отмены, а FaecalibacteriumLachnoclostridiumRuminococcus снижена (табл. 4, рис. 4).

Результаты биоинформатического анализа метагеномных данных (без отсечения) показали присутствие в микробиоме цыплят 158 видов микроорганизмов, 38% из которых были отнесены к некультивируемым.

При анализе бета-разнообразия изучаемого метагеномного сообщества были отмечены изменения таксономического разнообразия микробиомов в опытной и контрольной группах (рис. 5A), выражающиеся в увеличении таксономического состава сообщества микроорганизмов внутри групп (рис. 5B).

Значимые различия, характеризующие альфа-разнообразие, с течением времени обнаружены только внутри групп, но не относительно друг друга в конкретной временной точке. Наиболее значимое отличие при анализе альфа-разнообразия было получено для образцов в точке 19, соответствующей 8-му дню после отмены антибиотика (рис. 6).

Рис. 1. Филогенетический профиль микробиома птицы на уровне типа в эксперименте

Fig. 1. Phylogenetic profile of the chick microbiome at the species level

Таблица 1

Состав микрофлоры слепых отростков кишечника цыплят на уровне бактериальных типов, по данным NGS-секвенирования ампликонов гена 16S рРНК

Table 1

The cecal microflora composition at the bacterial species level demonstrated by 16S rRNA gene amplicon NGS-sequencing

Типы

Контроль,

%

4-й день выпаивания энрофлоксацина, %

8-й день выпаивания энрофлоксацина, %

11-й день выпаивания энрофлоксацина, %

4-й день

после отмены энрофлоксацина, %

8-й день

после отмены энрофлоксацина, %

11-й день

после отмены энрофлоксацина,

%

Firmicutes

75,9 ± 4,6

72,1 ± 10,6

73,6 ± 9,9

85,9 ± 2,5

78,6 ± 7,4

87,4 ± 7,2

80,6 ± 4,4

Bacteroidota

24,1 ± 4,6

27,5 ± 10,7

25,7 ± 9,5

13,1 ± 2,1

8,7 ± 1,8

7,5 ± 4,4

8,9 ± 2,2

Cyanobacteria

0,01 ± 0,01

0,08 ± 0,05

0,01 ± 0,01

6,8 ± 6,2

1,4 ± 0,7

Patescibacteria

0,4 ± 0,4

0,9 ± 0,6

1,9 ± 1,8

1,4 ± 0,7

4,7 ± 2,6

Verrucomicrobiota

0,6 ± 0,6

4,0 ± 2,2

3,7 ± 2,9

3,3 ± 2,8

Actinobacteriota

1,0 ± 0,5

Рис. 2. Филогенетический профиль микробиома птицы на уровне класса в эксперименте

Fig. 2. Phylogenetic profile of the chick microbiome at the class level

Таблица 2

Состав микрофлоры слепых отростков кишечника цыплят на уровне бактериальных классов, по данным NGS-секвенирования ампликонов гена 16S рРНК

Table 2

The cecal microflora composition at the bacterial class level demonstrated by 16S rRNA gene amplicon NGS-sequencing

Класс

Контроль

%

4-й день выпаивания энрофлоксацина, %

8-й день выпаивания энрофлоксацина, %

11-й день выпаивания энрофлоксацина, %

4-й день

после отмены энрофлоксацина, %

8-й день

после отмены энрофлоксацина, %

11-й день после отмены энрофлоксацина, %

Bacilli

17,1 ± 6,3

16,2 ± 6,3

16,7 ± 5,5

79,9 ± 35,9

80,5 ± 23,6

160,5 ± 32,9

92,0 ± 17,2

Bacteroidia

24,1 ± 4,6

27,5 ± 10,7

29,7 ± 10,9

21,3 ± 2,0

16,8 ± 4,9

15,0 ± 6,6

16,2 ± 2,9

Clostridia

58,8 ± 5,2

55,9 ± 7,0

69,5 ± 11,3

77,3 ± 2,8

59,2 ± 14,1

74,2 ± 11,0

64,4 ± 7,3

Vampirivibrionia

0,01 ± 0,01

0,1 ± 0,06

0,02 ± 0,02

10,2 ± 8,7

2,4 ± 1,2

Saccharimonadia

0,4 ± 0,4

1,4 ± 1,0

4,5 ± 4,2

4,1 ± 2,0

10,0 ± 5,6

Verrucomicrobiae

0,7 ± 0,7

9,3 ± 5,3

6,8 ± 4,8

5,4 ± 4,4

Actinobacteria

1,6 ± 0,8

Рис. 3. Филогенетический профиль микробиома птицы на уровне семейства в эксперименте

Fig. 3. Phylogenetic profile of the chick microbiome at the family level

Таблица 3

Состав микрофлоры слепых отростков кишечника цыплят на уровне бактериальных семейств, по данным NGS-секвенирования ампликонов гена 16S рРНК

Table 3

The cecal microflora composition at the bacterial family level demonstrated by 16S rRNA gene amplicon NGS-sequencing

Семейство

Контроль,

% reed ± SEM

4-й день выпаивания энрофлоксацина, % reed ± SEM

8-й день выпаивания энрофлоксацина, % reed ± SEM

11-й день выпаивания энрофлоксацина, % reed ± SEM

4-й день

после отмены энрофлоксацина, % reed ± SEM

8-й день

после отмены

энрофлоксацина, % reed ± SEM

11-й день

после отмены энрофлоксацина, % reed ± SEM

Lactobacillaceae

11,7 ± 6,7

11,7 ± 6,3

10,1 ± 4,0

35,4 ± 8,2

35,1 ± 7,1

54,6 ± 5,4

36,2 ± 6,1

Bacteroidaceae

1,3 ± 1,1

14,0 ± 8,2

21,2 ± 8,0

7,5 ± 2,0

2,1 ± 0,6

5,6 ± 3,6

5,3 ± 0,6

Ruminococcaceae

21,0 ± 3,6

35,5 ± 7,1

32,3 ± 8,2

19,7 ± 5,2

4,5 ± 2,2

5,1 ± 1,7

6,5 ± 2,4

Rikenellaceae

22,8 ± 5,0

13,5 ± 3,1

4,6 ± 1,8

5,6 ± 1,7

6,6 ± 1,6

1,9 ± 0,9

3,6 ± 2,0

Lachnospiraceae

26,8 ± 2,7

12,8 ± 1,1

13,7 ± 3,5

22,2 ± 5,3

30,0 ± 8,8

20,9 ± 3,3

21,9 ± 3,4

Bacillaceae

2,4 ± 0,8

2,5 ± 0,8

0,6 ± 0,4

1,4 ± 0,8

4,7 ± 1,0

3,4 ± 0,6

9,1 ± 3,1

Gastranaerophilales

0,01 ± 0,01

0,1 ± 0,05

0,01 ± 0,01

6,8 ± 6,16

1,4 ± 0,7

Saccharimonadaceae

0,4 ± 0,4

0,9 ± 0,6

1,9 ± 1,8

1,4 ± 0,7

4,7 ± 2,6

Clostridiaceae

7,7 ± 2,0

4,9 ± 0,9

9,3 ± 4,9

3,8 ± 1,4

2,9 ± 2,3

2,0 ± 1,0

5,8 ± 1,9

Akkermansiaceae

0,6 ± 0,6

4,04 ± 2,2

3,7 ± 2,9

3,3 ± 2,8

Erysipelatoclostridiaceae

3,0 ± 0,8

2,0 ± 0,9

2,9 ± 0,9

1,0 ± 0,4

1,1 ± 0,5

0,6 ± 0,1

0,9 ± 0,4

Oscillospiraceae

2,0 ± 1,0

1,6 ± 0,5

4,4 ± 1,4

0,9 ± 0,4

0,1 ± 0,1

0,1 ± 0,07

0,1 ± 0,1

Monoglobaceae

0,9 ± 0,4

0,2 ± 0,1

0,3 ± 0,2

0,01 ± 0,01

0,62 ± 0,49

0,05 ± 0,05

Bifidobacteriaceae

1,0 ± 0,5

Таблица 4

Состав микрофлоры слепых отростков кишечника цыплят на уровне бактериальных родов, по данным NGS-секвенирования ампликонов гена 16S рРНК

Table 4

The cecal microflora composition at the bacterial genus level demonstrated by 16S rRNA gene amplicon NGS-sequencing

Род

Контроль

% reed ± SEM

4-й день

выпаивания энрофлоксацина,

% reed ± SEM

8-й день выпаивания энрофлоксацина, % reed ± SEM

11-й день выпаивания энрофлоксацина, % reed ± SEM

4-й день

после отмены энрофлоксацина, % reed ± SEM

8-й день

после отмены энрофлоксацина, % reed ± SEM

11-й день

после отмены энрофлоксацина, % reed ± SEM

Lactobacillus

11,7 ± 6,7

11,7 ± 6,3

10,08 ± 3,97

35,39 ± 8,19

35,13 ± 7,07

54,59 ± 5,43

36,16 ± 6,08

Bacteroides

1,3 ± 1,1

14,0 ± 8,2

21,16 ± 8,0

7,54 ± 2,04

2,08 ± 0,64

5,58 ± 3,56

5,32 ± 0,61

Faecalibacterium

11,3 ± 2,8

25,4 ± 5,2

24,18 ± 7,75

9,48 ± 4,06

1,51 ± 0,44

1,02 ± 0,31

0,90 ± 0,46

Alistipes

22,8 ± 5,0

13,5 ± 3,1

4,56 ± 1,85

5,61 ± 1,7

6,59 ± 1,64

1,95 ± 0,87

3,63 ± 2,0

Subdoligranulum

1,0 ± 0,9

0,2 ± 0,1

1,75 ± 1,25

3,62 ± 2,46

2,26 ± 2,09

3,31 ± 1,85

5,37 ± 2,0

Ruminococcus

12,6 ± 1,7

3,6 ± 0,3

3,15 ± 0,56

5,29 ± 2,57

4,15 ± 2,16

2,30 ± 0,56

2,60 ± 0,64

Blautia

0,4 ± 0,2

0,3 ± 0,3

0,41 ± 0,25

1,12 ± 0,68

2,05 ± 0,68

3,51 ± 1,0

6,52 ± 1,14

Bacillus

2,4 ± 08

2,5 ± 0,8

0,60 ± 0,36

1,36 ± 0,80

4,73 ± 0,96

3,41 ± 0,65

9,09 ± 3,12

Lachnospira

9,7 ± 0,7

6,0 ± 0,8

6,50 ± 1,38

12,74 ± 3,76

15,59 ± 5,17

9,59 ± 1,5

6,25 ± 1,55

Ruminococcus

2,9 ± 0,8

2,7 ± 1,4

3,57 ± 1,28

2,66 ± 0,65

0,21 ± 0,08

0,06 ± 0,04

0,05 ± 0,05

Gastranaerophilales

0,0 ± 0,0

0,0 ± 0,0

0,08 ± 0,05

0,01 ± 0,01

6,82 ± 6,16

0,00 ± 0,0

1,43 ± 0,74

Candidatus saccharimonas

0,0 ± 0,0

0,4 ± 0,4

0,00 ± 0,0

0,90 ± 0,62

1,89 ± 1,77

1,41 ± 0,66

4,70 ± 2,56

Clostridium

7,7 ± 2,0

4,9 ± 0,9

9,29 ± 4,89

3,79 ± 1,38

2,94 ± 2,28

2,03 ± 0,95

5,83 ± 1,95

Akkermansia

0,0 ± 0,0

0,0 ± 0,0

0,62 ± 0,62

0,00 ± 0,0

4,04 ± 2,2

3,65 ± 2,93

3,30 ± 2,81

Erysipelatoclostridium

3,0 ± 0,8

2,0 ± 0,9

2,88 ± 0,94

0,96 ± 0,37

1,06 ± 0,46

0,59 ± 0,1

0,93 ± 0,37

Lachnoclostridium

2,1 ± 0,2

2,0 ± 0,3

2,29 ± 1,51

2,08 ± 0,71

1,22 ± 0,43

1,23 ± 0,34

0,81 ± 0,18

Sellimonas

1,8 ± 0,5

0,8 ± 0,3

1,21 ± 0,33

0,77 ± 0,29

3,32 ± 1,23

2,37 ± 1,18

1,75 ± 0,36

Ruminococcus

1,1 ± 0,5

1,0 ± 0,6

0,58 ± 0,24

2,45 ± 0,95

0,25 ± 0,13

0,00 ± 0,0

0,05 ± 0,05

Eubacterium hallii group

0,2 ± 0,1

0,0 ± 0,0

0,17 ± 0,07

0,19 ± 0,07

3,52 ± 1,48

1,45 ± 0,47

0,69 ± 0,27

CHKCI001

0,0 ± 0,0

0,0 ± 0,0

0,02 ± 0,01

0,02 ± 0,02

0,20 ± 0,1

0,48 ± 0,27

3,28 ± 1,89

Unclassified Oscillospiraceae

1,0 ± 0,5

0,7 ± 0,2

2,58 ± 0,99

0,92 ± 0,45

0,13 ± 0,06

0,08 ± 0,04

0,07 ± 0,05

Unclassified Ruminococcaceae

2,8 ± 0,8

3,8 ± 1,0

0,38 ± 0,24

0,00 ± 0,0

0,07 ± 0,07

0,36 ± 0,3

0,03 ± 0,03

Eubacterium coprostanoligenes group

1,0 ± 0,6

0,3 ± 0,3

0,09 ± 0,06

1,35 ± 0,99

0,00 ± 0,0

0,01 ± 0,01

0,05 ± 0,03

DTU089

0,8 ± 0,2

1,3 ± 0,2

0,39 ± 0,13

1,01 ± 0,34

0,24 ± 0,09

0,38 ± 0,17

0,15 ± 0,07

Unclassified Ruminococcaceae

1,3 ± 0,6

1,1 ± 0,5

1,49 ± 0,91

0,44 ± 0,32

0,00 ± 0,0

0,00 ± 0,0

0,00 ± 0,0

Monoglobus

0,3 ± 0,2

0,9 ± 0,4

0,17 ± 0,11

0,32 ± 0,25

0,01 ± 0,01

0,62 ± 0,49

0,05 ± 0,05

UCG-005

1,0 ± 0,5

1,0 ± 0,3

1,81 ± 1,32

0,00 ± 0,0

0,00 ± 0,0

0,03 ± 0,03

0,00 ± 0,0

Bifidobacterium

0,0 ± 0,0

0,0 ± 0,0

0,00 ± 0,0

0,00 ± 0,0

0,00 ± 0,0

0,00 ± 0,0

1,00 ± 0,51

Рис. 4. Филогенетический профиль микробиома птицы на уровне рода в эксперименте

Fig. 4. Phylogenetic profile of the chick microbiome at the genus level

Рис. 5. A – изменения бета-разнообразия метагеномного сообщества в опытной (красный) и контрольной (синий) группах; B – изменения бета-разнообразия метагеномного сообщества внутри групп (красный – контроль, синий – опыт, оранжевый – 4-й день выпаивания,
зеленый – 8-й день выпаивания, фиолетовый – 11-й день выпаивания)

Fig. 5. A – changes in the beta diversity of the metagenomic community in the test (red) and control (blue) groups; B – changes in the beta diversity of the metagenomic community within the groups (red – control, blue – test, orange – day 4 of administration, green – day 8 of administration, purple – day 11 of administration)

Рис. 6. Изменения альфа-разнообразия метагеномного сообщества (синий – контроль, оранжевый – опыт)

Fig. 6. Changes in the alpha diversity of the metagenomic community (blue – control, orange – test)

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате работы было проанализировано изменение таксономической структуры метагенома микробного сообщества слепых отростков кишечника здоровых цыплят при использовании антибиотика энрофлоксацина. Наиболее выраженные относительные таксономические изменения метагенома были зафиксированы на 8-й день после начала десятидневного курса выпаивания энрофлоксацина и на 8-й день после его отмены.

При анализе данных метагеномного секвенирования установлено присутствие значительного количества некультивируемых микроорганизмов, не поддающихся выявлению микробиологическими техниками.

Список литературы

1. Прасолова О. В., Малик Н. И., Солтынская И. В., Богомазова А. Н., Крылова Е. В., Малик Е. В. Современные молекулярно-генетические технологии для формирования перечня представителей нормальной микрофлоры птицы. Международный вестник ветеринарии. 2022; (4): 203–210. https://doi.org/10.52419/issn2072-2419.2022.4.203

2. Shariff S., Kwan Su Huey A., Parag Soni N., Yahia A., Hammoud D., Nazir A., et al. Unlocking the gut-heart axis: exploring the role of gut microbiota in cardiovascular health and disease. Annals of Medicine and Surgery. 2024; 86 (5): 2752–2758. https://doi.org/10.1097/ms9.0000000000001744

3. Long C.-X., Wu J.-Q., Tan Z.-J. Intestinal microbiota disturbance affects the occurrence of African swine fever. Animal Biotechnology. 2023; 34 (4): 1040–1049. https://doi.org/10.1080/10495398.2021.2010089

4. Salazar Mazamba M. de L., Cushicóndor-Collaguazo D. M., ParraGuayasamin S. G., Coello-Peralta R. D. The role of the intestinal microbiota in the health and disease of dogs and its importance in the agricultural sector. Centrosur Agraria. 2023; 1 (18): 99–109. https://centrosuragraria.com/index.php/revista/article/view/244

5. Mosa M. I., Salem H. M., Bastami M. A., Amer M. M. Pathogenic and non-pathogenic factors; especially infectious bursal disease viruses; affect chicken digestive system microbiota and methods of its evaluation and recovery: a review. Egyptian Journal of Veterinary Science. 2023; 54 (4): 733–760. https://doi.org/10.21608/EJVS.2023.203480.1476

6. Кузнецов Ю. Е. Паразитозы пушных зверей в хозяйствах СевероЗападного региона Российской Федерации (меры борьбы и профилактика): дис. … д-ра вет. наук. СПб.; 2020. 496 с.

7. Ильина Л. А. Микробиом сельскохозяйственных животных, его связь со здоровьем и продуктивностью: дис. … д-ра биол. наук. Подольск; 2022. 365 с.

8. Подобед Л. И., Кочиш И. И., Карпенко Л. Ю., Никонов И. Н., Бахта А. А., Балыкина А. Б., Рязанов И. Г. Кормление сельскохозяйственной птицы. Часть 2. Оперативная диагностика кормовых нарушений в птицеводстве и их профилактика: учебное пособие. СПб.: ФГБОУ ВО СПбГУВМ; 2023. 228 с.

9. Wei S., Morrison M., Yu Z. Bacterial census of poultry intestinal microbiome. Poultry Science. 2013; 92 (3): 671–683. https://doi.org/10.3382/ps.2012-02822

10. Shang Y., Kumar S., Oakley B., Kim W. K. Chicken gut microbiota: Importance and detection technology. Frontiers in Veterinary Science. 2018; 5:254. https://doi.org/10.3389/fvets.2018.00254

11. Лаптев Г. Ю., Йылдырым Е. А., Ильина Л. А. Генетические методы изучения разнообразия и функций микробиомов для улучшения здоровья и повышения продуктивности. Экономически и социально значимые инфекции сельскохозяйственных животных: меры профилактики и борьбы: материалы Международной научно-практической конференции (Москва, 15 декабря 2022 г.). М.: Сельскохозяйственные технологии; 2022; 128–135. https://elibrary.ru/gqnapj

12. Lu X., Gong G., Zhang Q., Yang S., Wu H., Zhao M., et al. Metagenomic analysis reveals high diversity of gut viromes in yaks (Bos grunniens) from the Qinghai-Tibet Plateau. Communications Biology. 2024; 7:1097. https://doi.org/10.1038/s42003-024-06798-y

13. Schmartz G. P., Rehner J., Schuff M. J., Molano L.-A. G., Becker S. L., Krawczyk M. et al. Exploring microbial diversity and biosynthetic potential in zoo and wildlife animal microbiomes. Nature Communications. 2024; 15:8263. https://doi.org/10.1038/s41467-024-52669-9

14. Прасолова О. В. Метагеномный анализ таксономического состава микробиома толстого кишечника молодняка птицы яичного направления в период роста, при использовании и отмене антибиотика. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2024621987 Российская Федерация. ФГБУ «Всероссийский государственный Центр качества и стандартизации лекарственных средств для животных и кормов». № 2024621650. Заявл. 30.04.2024. Опубл. 08.05.2024. Бюл. № 5. https://elibrary.ru/oxegnv

15. Caneschi A., Bardhi A., Barbarossa A., Zaghini A. The use of antibiotics and antimicrobial resistance in veterinary medicine, a complex phenomenon: A narrative review. Antibiotics. 2023; 12 (3):487. https://doi.org/10.3390/antibiotics12030487

16. World Organisation for Animal Health. OIE List of Antimicrobial Agents of Veterinary Importance (June 2021). https://www.woah.org/app/uploads/2021/06/a-oie-list-antimicrobials-june2021.pdf (дата обращения 06.03.2024).

17. Bolyen E., Rideout J. R., Dillon M. R., Bokulich N. A., Abnet C. C., Al-Ghalith G. A., et al. Reproducible, interactive, scalable and extensible microbiome data science using QIIME 2. Nature Biotechnology. 2019; 37 (8): 852–857. https://doi.org/10.1038/s41587-019-0209-9

18. Nearing J. T., Douglas G. M., Comeau A. M., Langille M. G. I. Denoising the denoisers: an independent evaluation of microbiome sequence error-correction approaches. PeerJ. 2018; 6:e5364. https://doi.org/10.7717/peerj.5364

19. Quast C., Pruesse E., Yilmaz P., Gerken J., Schweer T., Yarza P. et al. The SILVA ribosomal RNA gene database project: improved data processing and web-based tools. Nucleic Acids Research. 2013; 41 (D1): D590–596. https://doi.org/10.1093/nar/gks1219

20. Love M. I., Huber W., Anders S. Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2. Genome Biology. 2014; 15 (12):550. https://doi.org/10.1186/s13059-014-0550-8


Об авторах

О. В. Прасолова
ФГБУ «Всероссийский государственный Центр качества и стандартизации лекарственных средств для животных и кормов»
Россия

Прасолова Ольга Владимировна, канд. вет. наук, ведущий научный  сотрудник  отдела  молекулярной  биологии 

Звенигородское шоссе, 5, г. Москва, 123022



Н. И. Малик
ФГБУ «Всероссийский государственный Центр качества и стандартизации лекарственных средств для животных и кормов»
Россия

Малик Нина Ивановна, д-р биол. наук, профессор, главный научный сотрудник отдела научного планирования и НИР

Звенигородское шоссе, 5, г. Москва, 123022

 



И. А. Тимофеева
ФГБУ «Всероссийский государственный Центр качества и стандартизации лекарственных средств для животных и кормов»
Россия

Тимофеева Ирина Александровна, научный сотрудник отдела молекулярной биологии

Звенигородское шоссе, 5, г. Москва, 123022



Н. А. Кирсанова
ФГБУ «Всероссийский государственный Центр качества и стандартизации лекарственных средств для животных и кормов»
Россия

Кирсанова Наталья Александровна, научный сотрудник отдела молекулярной биологии

Звенигородское шоссе, 5, г. Москва, 123022



Е. В. Крылова
ФГБУ «Всероссийский государственный Центр качества и стандартизации лекарственных средств для животных и кормов»
Россия

Крылова Екатерина Викторовна, канд. биол. наук, ведущий научный  сотрудник  отдела  молекулярной  биологии

Звенигородское шоссе, 5, г. Москва, 123022



Е. В. Малик
ФГБУ «Всероссийский государственный Центр качества и стандартизации лекарственных средств для животных и кормов»
Россия

Малик Евгений Васильевич, канд. вет. наук, ведущий научный сотрудник отдела научного планирования и НИР

Звенигородское шоссе, 5, г. Москва, 123022



И. А. Русанов
ФГБУ «Всероссийский государственный Центр качества и стандартизации лекарственных средств для животных и кормов»
Россия

Русанов Иван Анатольевич, старший научный сотрудник научно-технологической  лаборатории

Звенигородское шоссе, 5, г. Москва, 123022



Н. А. Чупахина
ФГБУ «Всероссийский государственный Центр качества и стандартизации лекарственных средств для животных и кормов»
Россия

Чупахина Наталия Александровна, канд. биол. наук, ведущий  научный  сотрудник  отдела  бактериологии

Звенигородское шоссе, 5, г. Москва, 123022



Рецензия

Для цитирования:


Прасолова О.В., Малик Н.И., Тимофеева И.А., Кирсанова Н.А., Крылова Е.В., Малик Е.В., Русанов И.А., Чупахина Н.А. Метагеномный анализ биоразнообразия микробиома кишечника птицы до и после медикаментозной нагрузки антибиотиком. Ветеринария сегодня. 2024;13(4):373-381. https://doi.org/10.29326/2304-196X-2024-13-4-373-381

For citation:


Prasolova O.V., Malik N.I., Timofeeva I.A., Kirsanova N.A., Krylova E.V., Malik E.V., Rusanov I.A., Chupakhina N.A. Metagenomic analysis of gut microbiota diversity in poultry before and after antibiotic administration. Veterinary Science Today. 2024;13(4):373-381. https://doi.org/10.29326/2304-196X-2024-13-4-373-381

Просмотров: 209


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2304-196X (Print)
ISSN 2658-6959 (Online)