Geri Dön

Kanatlı kümeslerindeki mikrobiyal biyoaerosol çeşitliliğinin araştırılması

Investigation of microbial bioaerosol diversity in poultry houses

  1. Tez No: 849912
  2. Yazar: TANSU TANIR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞÜKRÜ KIRKAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mikrobiyoloji, Microbiology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Aydın Adnan Menderes Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Amaç: Bu tez çalışmasında, broyler kümeslerinden alınacak biyoaerosol örneklerinin MALDI-TOF ve NGS yöntemleri ile mikrobiyal çeşitliliğinin belirlenmesi ile elde edilecek veriler ışığında, hem hayvan sağlığı hem de insan sağlığı açısından risk oluşturabilecek biyoaerosoller ile ilgili önlem ve tedbirlerin alınması amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Araştırmamızda İzmir ili ve çevresinde bulunan 3 farklı üreticiye ait 15 adet kümesten hem MALDI-TOF hem de NGS yöntemleri için ayrı ayrı biyoaerosol numuneleri alınmıştır. MALDI-TOF yöntemi için aktif hava örneklemesi sonrasında izolasyon ve saflaştırma aşamaları gerçekleştirilmiş ve identifikasyon işlemi yapılmıştır. NGS için alınan numunelerden önce DNA ekstraksiyonları yapılmış ve sonrasında izole edilen DNA'daki hedef bölgeler seçilerek enzimatik reaksiyonla kesilmesi sonucunda DNA kütüphanesi oluşturulmuştur. Kütüphaneyi oluşturan DNA parçalarının çoğaltılması sonrasında DNA Parçalarının yeni nesil sekans sistemi ile dizilenmesi gerçekleştirilmiştir. Bulgular: Konvansiyonel metotlarla kültüre ettiğimiz 35 adet mikrobiyal etkenden 32 adet etken (%91) MALDI-TOF yöntemi ile identifiye edilmiş ve identifiye edilen etkenlerden 23'ü (%71.9) Staphylococcus sp. olarak belirlenmiştir. NGS yöntemi ile yapılan çalışmamız ile 4 filum, 6 sınıf, 10 takım, 16 familya, 35 cins ve 125 tür identifiye edilmiş olup identifikasyonu yapılan türler arasında Staphylococcus sp. (n:24) %19 ile baskın tür konumunda olduğu belirlenmiştir.. Örnek gruplarımızda dominant olan filumlar ise Bacillota (AT1 %61; AT2 %99; AS2 %78) ve Pseudomonadota (AS1 %54; BS1 %87; BS2 %76) olarak belirlenmiştir. Sonuç: Çalışma sonucunda, Staphylococcus sp hem MALDI-TOF (%72) hem de NGS (%19) yöntemleri ile identifiye edilen etkenler arasında baskın olan tür konumunda olduğu tespit edilmiştir ve bu durumun antibiyotik direnç genlerinin kazanımı ve aktarılması konsunda getirdiği riskleri ortaya çıkarmıştır.

Özet (Çeviri)

Objective: The objective of this study was to assess the microbial diversity of bioaerosol samples collected from broiler poultry houses using MALDI-TOF and NGS methods. The data obtained from this analysis is intended to guide the implementation of preventive measures concerning bioaerosols that may pose risks to both animal and human health.. Material and Methods: Bioaerosol samples were collected separately for MALDI-TOF and NGS methods from 15 poultry houses belonging to three different producers in and around Izmir province. For the MALDI-TOF method, after active air sampling, isolation and purification processes were carried out, followed by the identification process bioaerosol samples were collected separately for MALDI-TOF and NGS methods from 15 poultry houses belonging to three different producers in district of Izmir. For the MALDI-TOF method, after active air sampling, isolation and purification processes were carried out, followed by the identification process. For NGS, DNA extractions were performed on the collected samples, and the target regions in the isolated DNA were enzymatically cut to create a DNA library. After amplifying the DNA fragments constituting the library, next-generation sequencing was performed.. Results: Out of the 35 microbial agents cultured using conventional methods, 32 agents (91%) were identified using the MALDI-TOF method, with 23 of them (71.9%) determined as Staphylococcus sp. In our study using the NGS method, 4 phyla, 6 classes, 10 orders, 16 families, 35 genera, and 125 species were identified, with Staphylococcus sp. (n:24) representing the dominant species at 19%. The dominant phyla in our sample groups were determined as Bacillota (AT1 61%; AT2 99%; AS2 78%) and Pseudomonadota (AS1 54%; BS1 87%; BS2 76%). Conclusion: The study revealed that Staphylococcus sp. is the dominant species identified by both MALDI-TOF (72%) and NGS (19%) methods, highlighting the potential risks associated with the acquisition and transfer of antibiotic resistance genes.

Benzer Tezler

  1. Aydın ilinde bulunan yumurtacı tavuklarda indikatör bakterilerin identifikasyonu ve antibiyotik duyarlılıklarının belirlenmesi

    The identification of indicator bacteria and determination of their antibiotic sensitivity in laying hens in Aydin province

    GÖKHAN EGE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    MikrobiyolojiAdnan Menderes Üniversitesi

    Veterinerlik Mikrobiyolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN KAYA

  2. Önemli kanatlı solunum yolu viruslarının real-time polymerase chain reaction (rPCR) ile araştırılması

    Investigation of important avian respiratory virus infections by real-time PCR

    ÖZGE ARDIÇLI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Veteriner HekimliğiBursa Uludağ Üniversitesi

    Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KAMİL TAYFUN CARLI

  3. Broiler Coccidiosis'inde risk faktörlerinin lojistik regresyon analizi ile belirlenmesi

    Quantifying risk factors of Coccidiosis in broilers using logistic regression analysis

    AYTAÇ AKÇAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    BiyoistatistikAnkara Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKAN ERTUĞRUL

  4. Gelecek nesil kablosuz haberleşme ağları için enerji hasatlama sistemleri

    Energy harvesting systems for next generation wireless communication networks

    DOĞAY ALTINEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

  5. Superpixel assisted deep neural network for breast tumor segmentation in ultrasound images

    Süperpiksel destekli derin sinir ağı ile meme ultrason görüntülerinde tümör segmentasyonu

    NEFİSE UYSAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

    ÖĞR. GÖR. MURAT GEZER