Análise metagenômica dos efluentes de abatedouros de frango de corte como ação de vigilância na perspectiva de Saúde Única - Silva, Evelyn Cristine da [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2026)
Os efluentes de abatedouros avícolas representam uma interface direta entre a produção industrial e o ambiente, podendo contribuir para a disseminação de microrganismos potencialmente patogênicos e genes de resistência antimicrobiana (ARGs), o que reforça a importância do seu monitoramento. Neste contexto, este estudo observacional longitudinal caracterizou, por metagenômica shotgun, 16 amostras de efluentes finais tratados coletadas em dois abatedouros de frangos de corte selecionados por conveniência, representando os sistemas convencional e livre de antibióticos, além de avaliar, por sequenciamento completo do genoma (SCG), 19 isolados bacterianos recuperados de efluentes finais tratados do sistema convencional. As amostras foram coletadas entre julho/2023 e junho/2025 no estado de São Paulo, Brasil. O DNA foi extraído das amostras, seguido do preparo das bibliotecas e do sequenciamento metagenômico shotgun por sequenciamento de nova geração. As análises bioinformáticas empregaram CAT/RAT v6.0 para inferência taxonômica, ARGs-OAP v3.0 para caracterização do resistoma e Bactopia v3.2.0 para análise genômica dos isolados. A caracterização metagenômica do microbioma e do resistoma evidenciou maior sobreposição entre componentes recorrentes e táxons ou genes diferencialmente abundantes no sistema convencional. Onze das 12 ordens recorrentes também foram mais abundantes nesse sistema, incluindo Aeromonadales, Eubacteriales e Fusobacteriales. Em nível de gênero, cinco dos 12 gêneros recorrentes também foram mais abundantes no sistema convencional, incluindo Aeromonas, Bacteroides, Clostridium, Enterococcus e Prevotella. No resistoma, 47 dos 76 subtipos mais abundantes no sistema convencional também foram recorrentes, incluindo tet(M), tet(E), tet(36), lnu(D), dfrA3 e blaOXA-12. No sistema livre de antibióticos, os táxons diferencialmente abundantes não se sobrepuseram a componentes recorrentes específicos, enquanto cinco dos seis subtipos recorrentes também foram mais abundantes nesse sistema, incluindo RbpA, efpA, tap, tet(V) e bpeF. A diversidade alfa do microbioma não diferiu entre os sistemas, mas a diversidade beta separou as amostras em ordem e gênero pela dissimilaridade de Bray-Curtis (R² ≥ 0,442; p = 0,002). O resistoma apresentou maior diversidade alfa no sistema convencional nos níveis de tipo e subtipo (p < 0,05), além de separação composicional em tipo pela dissimilaridade de Bray-Curtis (R² = 0,554; p = 0,002). A abundância total de ARGs também foi maior no sistema convencional em relação ao sistema livre de antibióticos, com medianas de 2,78 e 0,37 cópias de ARGs/célula, respectivamente (p < 0,001). A associação entre microbioma e resistoma foi consistente pelos testes Procrustes e Mantel (p < 0,05), indicando que a variação bacteriana acompanhou a organização dos perfis de resistência. A análise por SCG confirmou 16 isolados de Escherichia coli e três de Salmonella enterica, com E. coli distribuída em 10 STs e Salmonella enterica representada pelos sorovares Anatum e Minnesota. A avaliação fenotípica indicou resistência multidroga em 78,9% dos isolados (15/19), com maiores frequências de resistência ao cloranfenicol, tetraciclina, amoxicilina e ampicilina. No nível genômico, foram identificados 100 genes distintos, totalizando 401 detecções, com predomínio de marcadores de resposta ao estresse (45,4%; 182/401), genes de resistência antimicrobiana (29,4%; 118/401) e genes associados à virulência (25,2%; 101/401). Entre os genes de resistência, acrF, blaEC, emrD e mdtM foram os mais frequentes, detectados em 84,2% dos isolados (16/19), seguidos por floR e tet(A), ambos presentes em 31,6% dos isolados (6/19). A análise de plasmídeos e mobilidade genética identificou sete associações entre genes de resistência e replicons plasmidiais, incluindo qnrB/qnrB19–Col440I, floR–IncFII(pCoo), blaTEM-1–IncN e dfrA51–IncFIB(pLF82), além de 30 estruturas plasmidiais preditas em 11 isolados. Entre E. coli, um isolado se destacou pela combinação de qnrB19–Col440I, floR–IncFII(pCoo), múltiplos replicons plasmidiais, incluindo IncFIB, IncFIC, IncHI1B e Col(MG828), e unidades com potencial de mobilização. Entre Salmonella enterica, um isolado pertencente ao sorovar Minnesota ST548 apresentou simultaneamente blaCMY-2, qnrB19, sul2 e tet(A), além de uma unidade mobilizável associada a IncC e uma unidade conjugativa sem replicon atribuído. Em conjunto, as diferenças observadas na abundância de genes de resistência antimicrobiana entre os efluentes de abatedouros avícolas convencionais e aqueles provenientes de aves criadas sem uso de antibióticos indicam que essa matriz pode ser relevante para o monitoramento da resistência antimicrobiana na indústria avícola. Além disso, a integração dos dados da comunidade bacteriana, do resistoma e dos perfis genômicos das bactérias recuperadas dessa matriz demonstra que os efluentes finais tratados podem reunir informações complementares sobre a interface entre produção animal, processamento industrial e ambiente.

Poultry slaughterhouse effluents represent a direct interface between industrial production and the environment, potentially contributing to the dissemination of potentially pathogenic microorganisms and antimicrobial resistance genes (ARGs), which reinforces the importance of their monitoring. In this context, this observational longitudinal study characterized, using shotgun metagenomics, 16 treated final effluent samples collected from two convenience-selected broiler slaughterhouses representing conventional and antibiotic-free production systems, and evaluated, by whole-genome sequencing (WGS), 19 bacterial isolates recovered from treated final effluents of the conventional system. The samples were collected between July 2023 and June 2025 in São Paulo State, Brazil. DNA was extracted from the samples, followed by library preparation and shotgun metagenomic sequencing using nextgeneration sequencing. Bioinformatic analyses employed CAT/RAT v6.0 for taxonomic inference, ARGs-OAP v3.0 for resistome characterization, and Bactopia v3.2.0 for genomic analysis of the isolates. Metagenomic characterization of the microbiome and resistome showed greater overlap between recurrent components and differentially abundant taxa or genes in the conventional system. Eleven of the 12 recurrent orders were also more abundant in this system, including Aeromonadales, Eubacteriales, and Fusobacteriales. At the genus level, five of the 12 recurrent genera were also more abundant in the conventional system, including Aeromonas, Bacteroides, Clostridium, Enterococcus, and Prevotella. In the resistome, 47 of the 76 subtypes with higher abundance in the conventional system were also recurrent, including tet(M), tet(E), tet(36), lnu(D), dfrA3, and blaOXA-12. In the antibiotic-free system, differentially abundant taxa did not overlap with system-specific recurrent components, whereas five of the six recurrent subtypes were also more abundant in this system, including RbpA, efpA, tap, tet(V), and bpeF. Microbiome alpha diversity did not differ between systems, but beta diversity separated samples at the order and genus levels based on Bray-Curtis dissimilarity (R² ≥ 0.442; p = 0.002). The resistome showed higher alpha diversity in the conventional system at both type and subtype levels (p < 0.05), as well as compositional separation at the type level based on Bray-Curtis dissimilarity (R² = 0.554; p = 0.002). Total ARG abundance was also higher in the conventional system than in the antibiotic-free system, with medians of 2.78 and 0.37 ARG copies/cell, respectively (p < 0.001). The association between microbiome and resistome profiles was consistent in Procrustes and Mantel tests (p < 0.05), indicating that bacterial variation accompanied the organization of resistance profiles. WGS analysis confirmed 16 isolates of Escherichia coli and three of Salmonella enterica, with E. coli distributed across 10 STs and Salmonella enterica represented by serovars Anatum and Minnesota. Phenotypic assessment indicated multidrug resistance in 78.9% of the isolates (15/19), with the highest resistance frequencies observed for chloramphenicol, tetracycline, amoxicillin, and ampicillin. At the genomic level, 100 distinct genes were identified, totaling 401 detections, with a predominance of stress response markers (45.4%; 182/401), antimicrobial resistance genes (29.4%; 118/401), and virulence-associated genes (25.2%; 101/401). Among resistance genes, acrF, blaEC, emrD, and mdtM were the most frequent, detected in 84.2% of the isolates (16/19), followed by floR and tet(A), both present in 31.6% of the isolates (6/19). Plasmid and genetic mobility analyses identified seven associations between resistance genes and plasmid replicons, including qnrB/qnrB19–Col440I, floR–IncFII(pCoo), blaTEM-1–IncN, and dfrA51–IncFIB(pLF82), as well as 30 predicted plasmid structures in 11 isolates. Among E. coli, one isolate stood out due to the combination of qnrB19–Col440I, floR–IncFII(pCoo), multiple plasmid replicons, including IncFIB, IncFIC, IncHI1B, and Col(MG828), and units with mobilization potential. Among Salmonella enterica, one isolate belonging to serovar Minnesota ST548 simultaneously carried blaCMY-2, qnrB19, sul2, and tet(A), in addition to a mobilizable unit associated with IncC and a conjugative unit without an assigned replicon. Together, the observed differences in antimicrobial resistance gene abundance between effluents from conventional poultry slaughterhouses and those from birds raised without antibiotics indicate that this matrix may be relevant for monitoring antimicrobial resistance in the poultry industry. In addition, the integration of bacterial community, resistome, and genomic profiles of bacteria recovered from this matrix demonstrates that treated final effluents can provide complementary information on the interface among animal production, industrial processing, and the environment.
Metagenomic analysis of broiler chicken slaughterhouse effluents as a surveillance action from a One Health perspective
Keywords: Resistência antimicrobiana; Metagenômica de águas residuais; Sequenciamento de nova geração; Produção avícola; Saúde Única; Resistência microbiana a medicamentos