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Research Results 研究成果

抗菌薬に依存しない仔牛の饲养管理

肠内环境の改善と温暖化ガス発生低减の可能性 2023.04.28
研究成果Environment & Sustainability

ポイント

  • 成长促进を目的として家畜饲料に添加される抗菌薬は、薬剤耐性菌(※1)の発生につながる恐れがあります。
  • 抗菌薬无添加の代用乳给与は、仔牛の発育に悪影响を及ぼさず、むしろ仔牛の生产性や健全性に寄与する可能性が示されました。
  • 抗菌薬无添加の代用乳给与は、环境负荷低减につながる可能性もあり、「持続可能な畜产」に寄与することが期待されます。

概要

 九州大学大学院农学研究院の冈田隼之介大学院生、稲生雄大助教、髙桥秀之准教授らは、理化学研究所生命医科学研究センターの宫本浩邦客员主管研究员、大野博司チームリーダー、环境资源科学研究センターの菊地淳チームリーダー、バイオリソース研究センターの铃木健大开発研究员、桝屋启志室长、全国酪农业协同组合连合会の斋藤昭主席研究员らとの产学共同研究(千叶大学?千叶大発ベンチャー(株)サーマス)によって、抗菌薬に依存しない黒毛和种仔牛の饲养管理は潜在的に生产性に影响し、环境负荷低减に寄与する可能性を示しました。
 成长促进を目的として家畜饲料に添加される抗菌薬は、薬剤耐性菌の発生を助长する恐れがあるため、世界的に使用が制限されつつあります。一方、抗菌薬を使用しない饲养管理が、黒毛和种仔牛の発育や肠内环境に及ぼす影响は不明でした。
 そこで本研究では、抗菌薬无添加の代用乳、あるいは抗菌薬であるクロルテトラサイクリンを1%含有する代用乳を黒毛和种仔牛に给与し、発育成绩や肠内环境に及ぼす影响を検讨しました。その结果、抗菌薬の有无は発育成绩に影响しませんでしたが、肠内细菌の构成割合と粪中有机酸浓度の関係性を変化させることが明らかとなりました。そこで、机械学习および因果推论(※2)による详细な解析を行った结果、抗菌薬无添加の代用乳给与は、仔牛の生产性?健全性に寄与する有机酸(短锁脂肪酸)である酪酸の产生に対して正の影响を与え、これには酪酸产生菌であるラクノスピラ(尝补肠丑苍辞蝉辫颈谤补肠别补别)科などが関与していることが计算上、予测されました。一方、温室効果ガス(※3)であるメタンを产生する古细菌のメタノブレビバクター(惭别迟丑补苍辞产谤别惫颈产补肠迟别谤)属などが酪酸に対して负の影响を与え、同时に抗菌薬の投与も负の影响を与える计算データが算出されました。以上の点から、抗菌薬に依存しない黒毛和种仔牛の饲养管理は、仔牛の健全な発育のみならず、环境负荷の低减にも贡献する可能性が示されました。
 本成果はScientific Reportsに2023年4?19?に電子版として掲載されました。

ルーメン未発达の子牛肠内において、肠管免疫系などに影响する酪酸の产生に関与する肠内细菌に対する正の影响が、抗生物质を投与しない时には働き、抗生物质を投与した场合は、この反応に対して负の影响を与え、肠内细菌としては、メタン产生古细菌が负の影响を与えることが机械学习と因果推论の结果、予测することができました。潜在的な肠内撹乱の可能性を、计算科学を活用して予测できたことから、新しい研究手法とも言えます。本研究の成果は、家畜由来の温暖化ガスの発生が问题视されている中で、抗生物质に頼らない饲育管理によって、温暖化负荷軽减に役立ち、环境保全型の畜产に有用である可能性を示唆しています。

用语解説

(※1) 薬剤耐性菌
特定の种类の抗菌薬が効きにくくなる、または効かなくなることを、「薬剤耐性」と言い、薬剤耐性を得た菌を薬剤耐性菌と呼ぶ。
(※2) 機械学習、因果推論
机械学习:コンピュータアルゴリズムによって、データの背后にある関係やパターンを発见する方法。正解データを用いて入力と出力の间の関係を学习する「教师あり机械学习」と、正解データを利用せずデータが持つ构造や规则性を抽出する「教师なし机械学习」に分类される。本研究では、判别分析(教师あり)、アソシエーション解析(教师なし)、エネルギーランドスケープ解析(教师なし)を用いている。
因果推论:実験?観察データから得られた情报を基に、データ间の因果効果を统计的に推定していく方法。本研究では、顿颈谤别肠迟尝颈狈骋础惭を用いている。
(※3) 温室効果ガス
地球における温室効果をもたらす気体であり、地球温暖化の主たる原因の1つとされている。

论文情报

掲載誌:Scientific Reports
タイトル:
著者名:Shunnosuke Okada, Yudai Inabu, Hirokuni Miyamoto, Kenta Suzuki, Tamotsu Kato, Atsushi Kurotani, Yutaka Taguchi, Ryoichi Fujino, Yuji Shiotsuka, Tetsuji Etoh, Naoko Tsuji, Makiko Matsuura, Arisa Tsuboi, Akira Saito, Hiroshi Masuya, Jun Kikuchi, Yuya Nagasawa, Aya Hirose, Tomohito Hayashi, Hiroshi Ohno, Hideyuki Takahashi.
顿翱滨:10.1038/蝉41598-023-33444-0

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